R:根据表1中的值对表2中的列求和，并将结果存储在表1中

Question

我是一个新手，希望你们中的一些人能帮助我。

我有两个数据集：- store (包含商店数据，包括位置坐标(x，y)。位置是整数值，对应于GridIds) - grid (包含所有网格as (x，y)以及每个网格点的人口变量TOT_P )

我想要实现的是:对于每个商店，我希望遍历网格日期，并对接近商店网格id的网格id的数量求和。

也就是说，基本上求和网格人口变量，条件是

grid(x) < store(x) + 1 & 
grid(x) > store(x) - 1 & 
grid(y) < store(y) + 1 &
grid(y) > store(y) - 1

我如何才能做到这一点？我自己一直在尝试使用不同的东西，如merge、sapply等，但我的R经验不足使我无法正确使用它。

提前感谢！

编辑:示例数据：

StoreName   StoreX  StoreY
Store1  3   6
Store2  5   2

TOT_P   GridX   GridY
8   1   1
7   2   1
3   3   1
3   4   1
22  5   1
20  6   1
9   7   1
28  1   2
8   2   2
3   3   2
12  4   2
12  5   2
15  6   2
7   7   2
3   1   3
3   2   3
3   3   3
4   4   3
13  5   3
18  6   3
3   7   3
61  1   4
25  2   4
5   3   4
20  4   4
23  5   4
72  6   4
14  7   4
178 1   5
407 2   5
26  3   5
167 4   5
58  5   5
113 6   5
73  7   5
76  1   6
3   2   6
3   3   6
3   4   6
4   5   6
13  6   6
18  7   6
3   1   7
61  2   7
25  3   7
26  4   7
167 5   7
58  6   7
113 7   7

我想要的输出是

StoreName   StoreX  StoreY  SUM_P
Store1  3   6   479
Store2  5   2   119

也就是说，对于store1，它是网格域X=2-4和Y=5-7的TOT_P之和

Answer 1

一种方法是使用dplyr计算每个商店和所有网格点之间的差异，然后根据这些新列进行分组和求和。

#import library
library(dplyr)

#create example store table
StoreName<-paste0("Store",1:2)
StoreX<-c(3,5)
StoreY<-c(6,2)
df.store<-data.frame(StoreName,StoreX,StoreY)

#create example population data (copied example table from OP)
df.pop

#add dummy column to each table to enable cross join
df.store$k=1
df.pop$k=1

#dplyr to join, calculate absolute distance, filter and sum    
df.store %>%
  inner_join(df.pop, by='k') %>%
  mutate(x.diff = abs(StoreX-GridX), y.diff=abs(StoreY-GridY)) %>%    
  filter(x.diff<=1, y.diff<=1) %>%
  group_by(StoreName) %>%
  summarise(StoreX=max(StoreX), StoreY=max(StoreY), tot.pop = sum(TOT_P) ) 

#output:
  StoreName StoreX StoreY tot.pop
     <fctr>  <dbl>  <dbl>   <int>
1    Store1      3      6     721
2    Store2      5      2     119