使用 `j` 选择 `x` 的连接列及其所有非连接列

Question

我有两个数据表：

library(data.table)
d1 <- data.table(grp = c("a", "c", "b", "a"), val = c(2, 3, 6, 7), y1 = 1:4, y2 = 5:8)

d2 <- data.table(grp = rep(c("a", "b", "c"), 2),
                 from = rep(c(1, 5), each = 3), to = rep(c(4, 10), each = 3), z = 11:16)

我执行非 equi 连接，其中 'd1' 中的值 'val' 应落在每个组 'grp' 的 'd2' 中的 'from' 和 'to' 定义的范围内。

d1[d2, on = .(grp, val >= from, val <= to), nomatch = 0]
#    grp val y1 y2 val.1  z
# 1:   a   1  1  5     4 11
# 2:   c   1  2  6     4 13
# 3:   a   5  4  8    10 14
# 4:   b   5  3  7    10 15

在输出中，连接变量来自i（'val' 和 'val.1'，在 'd2' 中的值分别为 'from' 和 'to'）。但是，我希望有x 的加入列。现在，因为...

x 的列现在可以使用前缀 x. 来引用，并且在连接过程中特别有用，可以引用 x 的连接列，否则它们会被 i 屏蔽。

...这可以通过在j 中指定val = x.val 来实现：

d1[d2, .(grp, val = x.val, z), on = .(grp, val >= from, val <= to), nomatch = 0]

为了避免在j 中输入来自x 的所有非连接列（可能很多），我目前的解决方法是将上述内容与原始数据连接起来，从而得到所需的结果：

d1[d1[d2, .(grp, val = x.val, z), on = .(grp, val >= from, val <= to), nomatch = 0]
   , on = .(grp, val)]
#    grp val y1 y2  z
# 1:   a   2  1  5 11
# 2:   c   3  2  6 13
# 3:   a   7  4  8 14
# 4:   b   6  3  7 15

但是，这似乎有点笨拙。因此，我的问题是：如何一次性从x 中选择连接列以及j 中x 中的所有非连接列？

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PS 我考虑过切换x 和i 数据集，以及on 中的条件。尽管这会产生所需的连接值，但它仍然需要后处理（删除、重命名和重新排序列）。

Answer 1

PS 我考虑过切换 x 和 i 数据集，以及开启条件。尽管这会产生所需的连接值，但它仍然需要后处理（删除、重命名和重新排序列）。

后处理的数量受限于on= cols的数量：

d2[d1, on=.(grp, from <= val, to >= val), nomatch=0][, 
  `:=`(val = from, from = NULL, to = NULL)][]

看起来还不错。

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根据@Jaap 的评论，这是另一种方式，通过更新连接将列添加到d1：

nm2 = setdiff(names(d2), c("from","to","grp"))
d1[d2, on=.(grp, val >= from, val <= to), (nm2) := mget(sprintf("i.%s", nm2))]

这很有意义，因为所需的输出本质上是d1 加上来自d2 的一些列（因为d1 的每一行最多匹配d2 的一行）。

Answer 2

也许使用来自data.table的foverlaps

#create duplicate range
setDT(d1)[,`:=`(val1 = val)]

#setkey
setkey(d1, grp, val, val1)
setkey(d2, grp, from, to)

#join
d_merge <- foverlaps(d1, d2, nomatch = NA)
setDT(d_merge)[,`:=`(from = NULL,
                     to = NULL,
                     val1 = NULL)]
d_merge
#    grp z val y1 y2
#1:   a 11   2  1  5
#2:   a 14   7  4  8
#3:   b 15   6  3  7
#4:   c 13   3  2  6