R 合并 data.frames asof join

Question

我有一大堆时间间隔不规则的 data.frames。

我想创建一个新的 data.frame 并将其他 data.frame 加入其中，对于加入的每个 data.frame，从新的 data.frame 中选择最新的值。

例如，下面的 listOfDataFrames 包含一个 data.frames 列表，每个 data.frames 都有一个以秒为单位的时间列。我找到总范围，将范围除以 60，然后对其进行排序，以获得完整分钟的递增 seqn。现在我需要将 data.frames 列表合并到这个新 seqn 的左侧。例如，如果 mypoints 中的值是 60，则连接到它的值应该是最新值 <= 60。

xrange <- range(lapply(listOfDataFrames,function(x) range(x$Time)))
mypoints <- 60*do.call(seq,as.list(xrange%/%60))

我相信这有时称为 asof 连接。

有一个简单的程序可以做到这一点吗？

谢谢

编辑：这是我目前使用的

xrange <- range(lapply(listOfDataFrames,function(x) range(x$Time)))
mypoints <- 60*seq(xrange[1]%/%60,1+xrange[2]%/%60)
result <- data.frame(Time=mypoints)
for(index in 1:length(listOfDataFrames))
{
  x<-listOfDataFrames[[index]]
  indices <- which(sort(c(mypoints,x$Time)) %in% mypoints) - 1:length(mypoints)
  indices[indices==0] <- NA
  newdf<-data.frame(new=x$Result[indices])
  colnames(newdf)<-paste("S",index,sep="")
  result <- cbind(result,newdf)
}

编辑：完整示例

AsOfJoin <- function (listOfDataFrames) {
  xrange <- range(lapply(listOfDataFrames,function(x) range(x$Time)))
  mypoints <- 60*seq(xrange[1]%/%60,1+xrange[2]%/%60)
  result <- data.frame(Time=mypoints)
  for(index in 1:length(listOfDataFrames))
  {
    x<-listOfDataFrames[[index]]
    indices <- which(sort(c(mypoints,x$Time)) %in% mypoints) - 1:length(mypoints)
    indices[indices==0] <- NA
    newdf<-data.frame(new=x$Result[indices])
    colnames(newdf)<-paste("S",index,sep="")
    result <- cbind(result,newdf)
  }
  result[is.na(result)]<-0
  result
}


a<-data.frame(Time=c(28947.5,28949.6,29000),Result=c(10,15,9))
b<-data.frame(Time=c(28947.8,28949.5),Result=c(14,19))
listOfDataFrames <- list(a,b)
result<-AsOfJoin(listOfDataFrames)

    > a
         Time Result
    1 28947.5     10
    2 28949.6     15
    3 29000.0      9
    > b
         Time Result
    1 28947.8     14
    2 28949.5     19
    > result
       Time S1 S2
    1 28920  0  0
    2 28980 15 19
    3 29040  9 19

Answer 1

data.table 提供非常快的 asof 开箱即用。
另请参阅

Answer 2

请参阅我的编辑以获得答案。显然是最好的方法。