data.table에서의 롤링 조인 R

Question

안녕하세요 data.table 패키지를 사용하여 R에서 롤링 조인을 수행하고 싶습니다. "필드"열의 인수를 data.table에 사용하여 서로 다른 필드의 데이터를 함께 조인하지 않으려면 "날짜"열에 조인 할 때 여러 항목이 있습니다. 예 데이터

d1<-structure(list(Field = c("6", "W62", "6", "6", "12S", "19-1", 
"6", "6", "12S", "7", "6", "12S", "W62", "6", "12S", "W62", "12S", 
"6", "6", "7", "12S", "12S", "W62", "7", "12S", "6", "12S", "7", 
"12S", "7", "6", "7", "12S", "7", "6", "6", "6", "6", "12S", 
"7", "7", "6", "6", "12S", "7", "12S", "12S", "12S", "19-1", 
"6"), Date = structure(c(16994, 17240, 17240, 17401, 17048, 17417, 
17387, 17394, 17382, 17414, 17029, 17403, 17045, 17359, 17179, 
17281, 17152, 16972, 16987, 17042, 17282, 17415, 17281, 17266, 
17179, 17190, 17057, 17380, 17280, 17178, 17178, 17343, 17373, 
17043, 17190, 17343, 17253, 16981, 17079, 17043, 17270, 17366, 
16981, 17357, 17366, 17415, 17079, 17190, 17385, 17008), class = "Date"), 
    NlbsAcre = c(NA, 18874.6557383659, 2477.08251404958, NA, 
    NA, 19658.0054165823, NA, NA, 12621.0827111083, NA, NA, 16764.41968227, 
    16764.9745173044, NA, 7671.24950330348, 21341.6444661863, 
    5197.26333885612, NA, NA, NA, 39560.8958554292, 18162.4040880297, 
    22578.1487456647, 15842.9161753361, 3613.95523726973, 2601.07083566694, 
    17766.9873538952, NA, 44728.1837479613, 2279.60909695434, 
    2014.7720270382, NA, 14847.7006686211, NA, 3082.31758038481, 
    NA, 2427.53558465175, NA, 23641.2999848709, NA, NA, NA, NA, 
    5928.31591997149, NA, 22162.2028819815, 18972.2228621189, 
    6534.4257935542, 12630.9231775315, NA)), .Names = c("Field", 
"Date", "NlbsAcre"), class = c("data.table", "data.frame"), row.names = c(NA, 
-50L), .internal.selfref = <pointer: 0x0000000006540788>) 

d2<-structure(list(Field = c("6", "W62", "7", "12S", "19-1", "12S", 
"6", "6", "19-1", "19-1", "6", "7", "W62", "19-1", "12S", "7", 
"19-1", "7", "12S", "12S", "12S", "7", "6", "7", "6", "7", "W62", 
"19-1", "6", "6", "12S", "12S", "6", "6", "12S", "6", "12S", 
"19-1", "6", "W62", "W62", "6", "7", "7", "6", "19-1", "W62", 
"6", "12S", "7"), Date = structure(c(16993, 17140, 17208, 17443, 
17063, 16948, 17415, 16926, 17316, 16922, 16981, 17043, 17219, 
17252, 17392, 17244, 17179, 17017, 17042, 17031, 17013, 17104, 
17273, 16954, 17364, 16993, 17168, 17028, 17208, 16966, 17241, 
16945, 17038, 17169, 17379, 17183, 17238, 17054, 17244, 16952, 
17044, 17359, 17219, 17303, 17007, 17151, 16926, 17178, 17382, 
17364), class = "Date"), TotN = c(79.244802845739, 94.193700050628, 
21.075505564932, 692.152760834712, 224.689064446728, 172.576578578436, 
47.406177406404, 102.53239575903, 818.80997295717, 476.174916307807, 
125.828033450364, 58.270026966444, 75.465909993456, 435.049246131543, 
337.913876678769, 31.714327953234, 305.353940577156, 72.621457768224, 
393.815453005314, 428.540114240892, 318.97091713563, 73.888113736431, 
79.0380747113805, 147.493527174027, 65.5311189906495, 59.269732271703, 
119.390398108236, 110.706003557451, 21.96790939404, 149.060445984684, 
128.143343232486, 208.621943093862, 75.770138571561, 47.496596179338, 
132.723654607278, 43.92222198012, 145.150910469252, 215.88105225024, 
21.393670871196, 72.969536052, 86.335878117078, 103.524169592979, 
19.920230115264, 44.968722966108, 62.244487239885, 338.593490463303, 
96.7285416279375, 45.537296152302, 422.630318314444, 58.5336350807685 
)), .Names = c("Field", "Date", "TotN"), class = c("data.table", 
"data.frame"), row.names = c(NA, -50L), .internal.selfref = <pointer: 0x0000000006540788>) 

예 이 필드 열을 기준으로 날짜 컬럼에 가입을 롤링을 수행 할 내 시도이다. 분명히 Field와 Process에 의해 데이터를 쏟아 낼 수는 있지만 그 옵션을 피하고 싶습니다.

>d1[d2, roll = "nearest", on = .(Date),by=.(Field)] 

Error in `[.data.table`(d1, d2, roll = "nearest", on = .(Date), by = .(Field)) : 
    'by' or 'keyby' is supplied but not j 

Answer 1

거의 다 왔었습니다.

동시에 여러 열을 조인 할 수 있습니다. 그래서, 당신은 on 절에 Field 포함 할 수 있습니다 (이 압연에 사용되는로 마지막 인 Date에 가입) :

library(data.table) 
d1[d2, roll = "nearest", on = .(Field, Date)] 

더 확인을 위해, 그 결과를 주문할 수 있습니다

d1[d2, roll = "nearest", on = .(Field, Date)][order(Field, Date)] 

Field  Date NlbsAcre  TotN 
1: 12S 2016-05-24  NA 208.62194 
2: 12S 2016-05-27  NA 172.57658 
3: 12S 2016-07-31  NA 318.97092 
4: 12S 2016-08-18  NA 428.54011 
5: 12S 2016-08-29  NA 393.81545 
6: 12S 2017-03-13 44728.184 145.15091 
7: 12S 2017-03-16 44728.184 128.14334 
8: 12S 2017-08-01 12621.083 132.72365 
9: 12S 2017-08-04 12621.083 422.63032 
10: 12S 2017-08-14 12621.083 337.91388 
11: 12S 2017-10-04 22162.203 692.15276 
12: 19-1 2016-05-01 12630.923 476.17492 
13: 19-1 2016-08-15 12630.923 110.70600 
14: 19-1 2016-09-10 12630.923 215.88105 
15: 19-1 2016-09-19 12630.923 224.68906 
16: 19-1 2016-12-16 12630.923 338.59349 
17: 19-1 2017-01-13 12630.923 305.35394 
18: 19-1 2017-03-27 12630.923 435.04925 
19: 19-1 2017-05-30 12630.923 818.80997 
20:  6 2016-05-05  NA 102.53240 
21:  6 2016-06-14  NA 149.06045 
22:  6 2016-06-29  NA 125.82803 
23:  6 2016-06-29  NA 125.82803 
24:  6 2016-07-11  NA 79.24480 
25:  6 2016-07-25  NA 62.24449 
26:  6 2016-08-25  NA 75.77014 
27:  6 2017-01-03 2014.772 47.49660 
28:  6 2017-01-12 2014.772 45.53730 
29:  6 2017-01-17 2014.772 43.92222 
30:  6 2017-02-11 3082.318 21.96791 
31:  6 2017-03-19 2477.083 21.39367 
32:  6 2017-04-17 2427.536 79.03807 
33:  6 2017-07-12  NA 103.52417 
34:  6 2017-07-17  NA 65.53112 
35:  6 2017-09-06  NA 47.40618 
36:  7 2016-06-02  NA 147.49353 
37:  7 2016-07-11  NA 59.26973 
38:  7 2016-08-04  NA 72.62146 
39:  7 2016-08-30  NA 58.27003 
40:  7 2016-08-30  NA 58.27003 
41:  7 2016-10-30  NA 73.88811 
42:  7 2017-02-11 2279.609 21.07551 
43:  7 2017-02-22 2279.609 19.92023 
44:  7 2017-03-19 15842.916 31.71433 
45:  7 2017-05-17  NA 44.96872 
46:  7 2017-07-17  NA 58.53364 
47: W62 2016-05-05 16764.975 96.72854 
48: W62 2016-05-31 16764.975 72.96954 
49: W62 2016-08-31 16764.975 86.33588 
50: W62 2016-12-05 16764.975 94.19370 
51: W62 2017-01-02 18874.656 119.39040 
52: W62 2017-02-22 18874.656 75.46591 
    Field  Date NlbsAcre  TotN