使用行索引向量组合数据帧答案

【问题标题】：combine data frames using a vector of row indexes使用行索引向量组合数据帧
【发布时间】：2021-09-01 18:09:33
【问题描述】：

我有 dataframe1 和一个行索引向量：

dataframe1 <-data.frame(time = c(0.5, 1.5, 2.5, 3.5, 4.5, 5),
                        x = c("light", "light", "light", "dark", "dark", "dark"))
vector <- c(1, 3, 6)

我也有dataframe2

dataframe2 <- data.frame(time = c(0.6, 1, 1.4, 2, 2.4, 3.2, 3.5, 4, 4.5, 5))

我想使用dataframe1$time 中与vector 中的行位置相对应的值来定义dataframe2 中的边界，这样我就得到了这个数据集：

dataframe2
   time     x
1   0.6 light
2   1.0 light
3   1.4 light
4   2.0 light
5   2.4 light
6   3.2  dark
7   3.5  dark
8   4.0  dark
9   4.5  dark
10  5.0  dark

换句话说，我想使用vector（例如，1 & 3）和相应的dataframe1$time（例如，0.5 & 2.5）给出的行索引来查找dataframe2$time 中>= 0.5 和 =dataframe2 中创建一个新列x 对应于dataframe1$x。

我确实不想要使用 time 作为键值（例如 cbind）来组合数据集。

我希望这很清楚。提前感谢您的帮助。

【问题讨论】：

标签： r dataframe vector dplyr subset

【解决方案1】：

我们可以使用滚动连接

library(data.table)
setDT(dataframe1[vector,])[dataframe2, on = .(time = time), roll = -Inf]

-输出

    time     x
 1:  0.6 light
 2:  1.0 light
 3:  1.4 light
 4:  2.0 light
 5:  2.4 light
 6:  3.2  dark
 7:  3.5  dark
 8:  4.0  dark
 9:  4.5  dark
10:  5.0  dark

【讨论】：

【解决方案2】：

dataframe2$x<-with(dataframe1, unique(x)[findInterval(dataframe2$time, time[vector],all.inside = TRUE)])
dataframe2
   time     x
1   0.6 light
2   1.0 light
3   1.4 light
4   2.0 light
5   2.4 light
6   3.2  dark
7   3.5  dark
8   4.0  dark
9   4.5  dark
10  5.0  dark

【讨论】：

这很棒。谢谢。您的代码似乎适用于我提供的数据框。然而，我的实际数据有更多的观察结果，从“亮”到“暗”交替。你的代码能用吗？
我是用rle(dataframe1$x)$values而不是unique()来计算的