Dplyr left_join меньше, чем условие

Этот вопрос несколько связан с проблемами Эффективное слияние двух фреймов данных по нетривиальным критериям и Проверка даты между двумя датами в г. И тот, который я разместил здесь, запрашивая, существует ли функция: Проблема GitHub

Я хочу присоединиться к двум фреймам данных, используя dplyr::left_join(). Условие, которое я использую для соединения, меньше, чем, больше, чем i.e, <= и >. Поддерживает ли dplyr::left_join() эту функцию? или клавиши имеют только оператор = между ними. Это просто для запуска из SQL (при условии, что у меня есть dataframe в базе данных)

Вот MWE: у меня есть два набора данных один год фирмы (fdata), а второй - это данные опроса, которые происходят раз в пять лет. Так что за все годы в fdata, которые находятся между двумя годами исследования, я присоединяюсь к данным соответствующего года исследования.

id <- c(1,1,1,1,
        2,2,2,2,2,2,
        3,3,3,3,3,3,
        5,5,5,5,
        8,8,8,8,
        13,13,13)

fyear <- c(1998,1999,2000,2001,1998,1999,2000,2001,2002,2003,
       1998,1999,2000,2001,2002,2003,1998,1999,2000,2001,
       1998,1999,2000,2001,1998,1999,2000)

byear <- c(1990,1995,2000,2005)
eyear <- c(1995,2000,2005,2010)
val <- c(3,1,5,6)

sdata <- tbl_df(data.frame(byear, eyear, val))

fdata <- tbl_df(data.frame(id, fyear))

test1 <- left_join(fdata, sdata, by = c("fyear" >= "byear","fyear" < "eyear"))

Я получаю

Error: cannot join on columns 'TRUE' x 'TRUE': index out of bounds

Если if left_join может обрабатывать условие, но мой синтаксис отсутствует что-то?

ОТВЕТЫ

Ответ 1

Используйте filter. (Но учтите, что этот ответ не дает правильного LEFT JOIN, но MWE дает правильный результат с помощью INNER JOIN.)

Пакет dplyr недоволен, если его попросят объединить две таблицы без слияния, поэтому в следующем случае я создаю для этих целей фиктивную переменную в обеих таблицах, затем фильтрую, а затем отбрасываю dummy:

fdata %>% 
    mutate(dummy=TRUE) %>%
    left_join(sdata %>% mutate(dummy=TRUE)) %>%
    filter(fyear >= byear, fyear < eyear) %>%
    select(-dummy)

И обратите внимание, что если вы это сделаете в PostgreSQL (например), оптимизатор запросов видит через переменную dummy, о чем свидетельствуют следующие два объяснения запроса:

> fdata %>% 
+     mutate(dummy=TRUE) %>%
+     left_join(sdata %>% mutate(dummy=TRUE)) %>%
+     filter(fyear >= byear, fyear < eyear) %>%
+     select(-dummy) %>%
+     explain()
Joining by: "dummy"
<SQL>
SELECT "id" AS "id", "fyear" AS "fyear", "byear" AS "byear", "eyear" AS "eyear", "val" AS "val"
FROM (SELECT * FROM (SELECT "id", "fyear", TRUE AS "dummy"
FROM "fdata") AS "zzz136"

LEFT JOIN 

(SELECT "byear", "eyear", "val", TRUE AS "dummy"
FROM "sdata") AS "zzz137"

USING ("dummy")) AS "zzz138"
WHERE "fyear" >= "byear" AND "fyear" < "eyear"


<PLAN>
Nested Loop  (cost=0.00..50886.88 rows=322722 width=40)
  Join Filter: ((fdata.fyear >= sdata.byear) AND (fdata.fyear < sdata.eyear))
  ->  Seq Scan on fdata  (cost=0.00..28.50 rows=1850 width=16)
  ->  Materialize  (cost=0.00..33.55 rows=1570 width=24)
        ->  Seq Scan on sdata  (cost=0.00..25.70 rows=1570 width=24)

и сделать это более чисто с SQL дает точно такой же результат:

> tbl(pg, sql("
+     SELECT *
+     FROM fdata 
+     LEFT JOIN sdata 
+     ON fyear >= byear AND fyear < eyear")) %>%
+     explain()
<SQL>
SELECT "id", "fyear", "byear", "eyear", "val"
FROM (
    SELECT *
    FROM fdata 
    LEFT JOIN sdata 
    ON fyear >= byear AND fyear < eyear) AS "zzz140"


<PLAN>
Nested Loop Left Join  (cost=0.00..50886.88 rows=322722 width=40)
  Join Filter: ((fdata.fyear >= sdata.byear) AND (fdata.fyear < sdata.eyear))
  ->  Seq Scan on fdata  (cost=0.00..28.50 rows=1850 width=16)
  ->  Materialize  (cost=0.00..33.55 rows=1570 width=24)
        ->  Seq Scan on sdata  (cost=0.00..25.70 rows=1570 width=24)

Ответ 2

Похоже, что это та задача, которая содержит пакеты fuzzyjoin. Различные функции пакета выглядят и работают аналогично функциям объединения dplyr.

В этом случае одна из функций fuzzy_*_join будет работать для вас. Основное различие между dplyr::left_join и fuzzyjoin::fuzzy_left_join заключается в том, что вы предоставляете список функций, которые следует использовать в процессе сопоставления с аргументом match.fun. Обратите внимание, что аргумент by все еще написан так же, как в left_join.

Ниже приведен пример. Функции, которые я использовал для сравнения, - это >= и < для сравнений fyear to byear и fyear to eyear.

library(fuzzyjoin)

fuzzy_left_join(fdata, sdata, 
             by = c("fyear" = "byear", "fyear" = "eyear"), 
             match_fun = list(`>=`, `<`))

Source: local data frame [27 x 5]

      id fyear byear eyear   val
   (dbl) (dbl) (dbl) (dbl) (dbl)
1      1  1998  1995  2000     1
2      1  1999  1995  2000     1
3      1  2000  2000  2005     5
4      1  2001  2000  2005     5
5      2  1998  1995  2000     1
6      2  1999  1995  2000     1
7      2  2000  2000  2005     5
8      2  2001  2000  2005     5
9      2  2002  2000  2005     5
10     2  2003  2000  2005     5
..   ...   ...   ...   ...   ...

Ответ 3

data.table добавляет не equic-соединения, начиная с версии 1.9.8

library(data.table) #v>=1.9.8
setDT(sdata); setDT(fdata) # converting to data.table in place

fdata[sdata, on = .(fyear >= byear, fyear < eyear), nomatch = 0,
      .(id, x.fyear, byear, eyear, val)]
#    id x.fyear byear eyear val
# 1:  1    1998  1995  2000   1
# 2:  2    1998  1995  2000   1
# 3:  3    1998  1995  2000   1
# 4:  5    1998  1995  2000   1
# 5:  8    1998  1995  2000   1
# 6: 13    1998  1995  2000   1
# 7:  1    1999  1995  2000   1
# 8:  2    1999  1995  2000   1
# 9:  3    1999  1995  2000   1
#10:  5    1999  1995  2000   1
#11:  8    1999  1995  2000   1
#12: 13    1999  1995  2000   1
#13:  1    2000  2000  2005   5
#14:  2    2000  2000  2005   5
#15:  3    2000  2000  2005   5
#16:  5    2000  2000  2005   5
#17:  8    2000  2000  2005   5
#18: 13    2000  2000  2005   5
#19:  1    2001  2000  2005   5
#20:  2    2001  2000  2005   5
#21:  3    2001  2000  2005   5
#22:  5    2001  2000  2005   5
#23:  8    2001  2000  2005   5
#24:  2    2002  2000  2005   5
#25:  3    2002  2000  2005   5
#26:  2    2003  2000  2005   5
#27:  3    2003  2000  2005   5
#    id x.fyear byear eyear val

Вы также можете заставить это работать с foverlaps в 1.9.6 с меньшими усилиями.

Ответ 4

Один из вариантов заключается в объединении строки в виде столбца списка, а затем в столбец:

# evaluate each row individually
fdata %>% rowwise() %>% 
    # insert list column of single row of sdata based on conditions
    mutate(s = list(sdata %>% filter(fyear >= byear, fyear < eyear))) %>% 
    # unnest list column
    tidyr::unnest()

# Source: local data frame [27 x 5]
# 
#       id fyear byear eyear   val
#    (dbl) (dbl) (dbl) (dbl) (dbl)
# 1      1  1998  1995  2000     1
# 2      1  1999  1995  2000     1
# 3      1  2000  2000  2005     5
# 4      1  2001  2000  2005     5
# 5      2  1998  1995  2000     1
# 6      2  1999  1995  2000     1
# 7      2  2000  2000  2005     5
# 8      2  2001  2000  2005     5
# 9      2  2002  2000  2005     5
# 10     2  2003  2000  2005     5
# ..   ...   ...   ...   ...   ...