Dplyr join最大匹配值，如果不可能完全匹配

Question

我正在尝试连接dplyr中的两个表。有时可以在列年份上匹配exact，但在某些情况下匹配的年份不可用。那样的话，我想最多加入一年。

Left <- tibble(id = c(1,2,3),
           year = c(2010,2010,2012))

Right <- tibble(id = c(1,1,2,3,3),
            year = c(2010,2011,2010,2010,2011),
            new = c(T,T,T,T,T))

Joined <- left_join(Left, Right, by = c("id", "year"))

# A tibble: 3 x 3
     id  year   new
  <dbl> <dbl> <lgl>
1     1  2010  TRUE
2     2  2010  TRUE
3     3  2012    NA

如您所见，id 3不匹配，我尝试了包fuzzyjoin，但我无法对一列执行fuzzyjoin，而对另一列执行exact-join：

Fuzzy_joined <- fuzzyjoin::difference_left_join(Left, Right, by = c("id", "year"))
Fuzzy_joined
# A tibble: 9 x 5
   id.x year.x  id.y year.y   new
  <dbl>  <dbl> <dbl>  <dbl> <lgl>
1     1   2010     1   2010  TRUE
2     1   2010     1   2011  TRUE
3     1   2010     2   2010  TRUE
4     2   2010     1   2010  TRUE
5     2   2010     1   2011  TRUE
6     2   2010     2   2010  TRUE
7     2   2010     3   2010  TRUE
8     2   2010     3   2011  TRUE
9     3   2012     3   2011  TRUE

使用dplyr语法，在最小距离的年份变量和id变量的精确匹配上连接非匹配案例的最有效方法是什么？

Answer 1

我将在id和year上使用左连接，然后进行筛选以获得最适合year的匹配

left_join(Left, Right, by = "id", suffix  = c("", "_r")) %>% 
  mutate(delta = year - year_r) %>% 
  filter(delta >= 0) %>% 
  group_by(id, year) %>% 
  slice(which.min(delta)) %>% 
  select(-delta)

# A tibble: 3 x 4
# Groups:   id, year [3]
     id  year year_r   new
  <dbl> <dbl>  <dbl> <lgl>
1     1  2010   2010  TRUE
2     2  2010   2010  TRUE
3     3  2012   2011  TRUE

可能有更有效的解决方案，但这将适用于中等大小的数据集。