R滚动连接两个data.tables，连接时有误差

Question

注意：此问题是this one 的副本，但措辞不同，建议使用data.table 而不是dplyr

我有两个数据集，其中包含不同患者在多个测量时刻的得分，如下所示：

dt1 <- data.frame("ID" = c("patient1","patient1","patient1","patient1","patient2","patient3"),
                  "Days" = c(0,10,25,340,100,538),
                  "Score" = c(NA,2,3,99,5,6), 
                  stringsAsFactors = FALSE)
dt2 <- data.frame("ID" = c("patient1","patient1","patient1","patient1","patient2","patient2","patient3"),
                  "Days" = c(0,10,25,353,100,150,503),
                  "Score" = c(1,10,3,4,5,7,6), 
                  stringsAsFactors = FALSE)

> dt1
        ID Days Score
1 patient1    0    NA
2 patient1   10     2
3 patient1   25     3
4 patient1  340    99
5 patient2  100     5
6 patient3  538     6

> dt2
        ID Days Score
1 patient1    0     1
2 patient1   10    10
3 patient1   25     3
4 patient1  353     4
5 patient2  100     5
6 patient2  150     7
7 patient3  503     6

Days 列是时间度量。如果Days 的值在threshold <- 30 之内，我想加入基于ID 和Days 的两个数据集。有五个条件：

• 不会合并同一 df（第 1 行和第 2 行）内阈值内的连续天数。
• 在某些情况下，同一数据框中最多存在四个 Days 变量值，因此不应合并。可能这些值之一确实存在于另一个数据帧的阈值中，并且必须合并这些值（第 4 行）。
• 不应合并不属于阈值的数据，但也不应丢弃（参见示例输出第 7 行和第 8 行）。
• 如果任一数据集中Days都没有对应的值，则应填写NA。
• 数据帧不等长！

我怀疑data.table rolling join 可以给我答案，但我似乎无法弄清楚。预期输出如下：

setDT(dt1)
setDT(dt2)
setkey(dt1, ID, Days) ?
setkey(dt2, ID, Days) ?

** do the join **

> dt_joined

        ID Days Score.x Score.y
1 patient1    0      NA       1
2 patient1   10       2      10
3 patient1   25       3       3
4 patient1  353      99       4   <<- merged (days 340 > 353)
5 patient2  100       5       5
6 patient2  150      NA       7   <<- new row added in dt2
7 patient3  503      NA       6   
8 patient3  538       6      NA   <<- same score as row 7 but not within treshold

任何帮助将不胜感激。 data.table 解决方案不是强制性的。

Answer 1

用户 Uwe 在这里给出了data.table 的答案：

https://stackoverflow.com/a/62321710/12079387