r - 如何识别多列重叠

Question

我有一个数据集(mydata)，其中包含多个列，这些列可能适合存储在另一个数据集(mycomparison)中的范围。

我想将mycomparison加入到mydata中，其中mydata值在mycomparison的范围内。

威斯康星州

library(data.table)

mydata<-data.table(
  id=1:5,
  val1=seq(10000, 50000, by=10000),
  val2=floor(rnorm(5,mean=400,sd=100)),
  val3=rnorm(5,mean=.7,sd=.1)
)

mycomparison<-data.table(
  Name=LETTERS[1:3],
  minval1=c(0,30000,10000),
  maxval1=c(50000,80000,30000),
  minval2=c(300,400,300),
  maxval2=c(800,800,800),
  minval3=c(0,.5,.2),
  maxval3=c(1,.9,.8),
  correspondingval=c(.1,.2,.3)
)

期望的输出

> mydata.withmatches
   id  val1 val2      val3 Name minval1 maxval1 minval2 maxval2 minval3 maxval3 correspondingval
1:  1 10000  387 0.4844319    A       0   50000     300     800       0       1              0.1
2:  2 20000  425 0.7856313   NA      NA      NA      NA      NA      NA      NA               NA
3:  3 30000  324 0.8063969   NA      NA      NA      NA      NA      NA      NA               NA
4:  4 40000  263 0.5590113   NA      NA      NA      NA      NA      NA      NA               NA
5:  5 50000  187 0.8764396   NA      NA      NA      NA      NA      NA      NA               NA

当前解决方案

这感觉很笨拙，涉及交叉连接数据(使用optiRum::CJ.dt)，进行大的逻辑检查，然后重新组装数据。

library(optiRum)

workingdt<-CJ.dt(mydata,mycomparison)

matched<-workingdt[val1>=minval1 &
                     val1<=maxval1 &
                     val2>=minval2 &
                     val2<=maxval2 &
                     val3>=minval3 &
                     val3<=maxval3][which.min(correspondingval)]
notmatched<-mydata[id!= matched[,id]]

all<-list(matched,notmatched)

mydata.withmatches<- rbindlist(all, fill=TRUE, use.names=TRUE)

寻找更好的解决方案-更新

我知道foverlaps，但是它将在单个时间间隔上工作，而不是在这种情况下的很多范围上工作。

我希望有一个不那么笨拙和更优雅的解决方案。

Answer 1

我不完全理解您的所需的输出，因为多个ID与mycomparison data.table匹配。使用数据(四舍五入到小数点后两位):

> mydata
   id  val1 val2 val3
1:  1 10000  387 0.48
2:  2 20000  425 0.79
3:  3 30000  324 0.81
4:  4 40000  263 0.56
5:  5 50000  187 0.88

和

> mycomparison
   Name minval1 maxval1 minval2 maxval2 minval3 maxval3 correspondingval
1:    A       0   50000     300     800     0.0     1.0              0.1
2:    B   30000   80000     400     800     0.5     0.9              0.2
3:    C   10000   30000     300     800     0.2     0.8              0.3

这给出了:

> workingdt
    id  val1 val2 val3 Name minval1 maxval1 minval2 maxval2 minval3 maxval3 correspondingval
 1:  1 10000  387 0.48    A       0   50000     300     800     0.0     1.0              0.1
 2:  2 20000  425 0.79    A       0   50000     300     800     0.0     1.0              0.1
 3:  3 30000  324 0.81    A       0   50000     300     800     0.0     1.0              0.1
 4:  4 40000  263 0.56    A       0   50000     300     800     0.0     1.0              0.1
 5:  5 50000  187 0.88    A       0   50000     300     800     0.0     1.0              0.1
 6:  1 10000  387 0.48    B   30000   80000     400     800     0.5     0.9              0.2
 7:  2 20000  425 0.79    B   30000   80000     400     800     0.5     0.9              0.2
 8:  3 30000  324 0.81    B   30000   80000     400     800     0.5     0.9              0.2
 9:  4 40000  263 0.56    B   30000   80000     400     800     0.5     0.9              0.2
10:  5 50000  187 0.88    B   30000   80000     400     800     0.5     0.9              0.2
11:  1 10000  387 0.48    C   10000   30000     300     800     0.2     0.8              0.3
12:  2 20000  425 0.79    C   10000   30000     300     800     0.2     0.8              0.3
13:  3 30000  324 0.81    C   10000   30000     300     800     0.2     0.8              0.3
14:  4 40000  263 0.56    C   10000   30000     300     800     0.2     0.8              0.3
15:  5 50000  187 0.88    C   10000   30000     300     800     0.2     0.8              0.3

并省略您的which.min():

> workingdt[val1>=minval1 & val1<= maxval1 & val2>=minval2 &
            val2<=maxval2 & val3>=minval3 & val3<=maxval3]
   id  val1 val2 val3 Name minval1 maxval1 minval2 maxval2 minval3 maxval3 correspondingval
1:  1 10000  387 0.48    A       0   50000     300     800     0.0     1.0              0.1
2:  2 20000  425 0.79    A       0   50000     300     800     0.0     1.0              0.1
3:  3 30000  324 0.81    A       0   50000     300     800     0.0     1.0              0.1
4:  1 10000  387 0.48    C   10000   30000     300     800     0.2     0.8              0.3
5:  2 20000  425 0.79    C   10000   30000     300     800     0.2     0.8              0.3

如果您使用data.table分组依据功能，则可以为每个min(correspondingval)选择id(我暂时忽略了不匹配的数据):

> workingdt[val1>=minval1 & val1<= maxval1 & val2>=minval2 & 
            val2<=maxval2 & val3>=minval3 & val3<=maxval3]
                   [,.SD[which.min(correspondingval)], by=id]
   id  val1 val2 val3 Name minval1 maxval1 minval2 maxval2 minval3 maxval3 correspondingval
1:  1 10000  387 0.48    A       0   50000     300     800       0       1              0.1
2:  2 20000  425 0.79    A       0   50000     300     800       0       1              0.1
3:  3 30000  324 0.81    A       0   50000     300     800       0       1              0.1

或者，如果您愿意，则使用max(correspondingval):

> workingdt[val1>=minval1 & val1<= maxval1 & val2>=minval2 &
            val2<=maxval2 & val3>=minval3 & val3<=maxval3]
                   [,.SD[which.max(correspondingval)], by=id]
   id  val1 val2 val3 Name minval1 maxval1 minval2 maxval2 minval3 maxval3 correspondingval
1:  1 10000  387 0.48    C   10000   30000     300     800     0.2     0.8              0.3
2:  2 20000  425 0.79    C   10000   30000     300     800     0.2     0.8              0.3
3:  3 30000  324 0.81    A       0   50000     300     800     0.0     1.0              0.1

如果您想要的所有内容(如所需的输出中所示)是具有最小correspondingval的第一行，而其他所有具有NA的其他行，则有更简单的方法来实现。如果您想知道每个id与某个范围匹配的位置(如我在输出中所示)，那么更简洁，更优雅的解决方案就不同了。

让我知道。