Scal ramki danych na podstawie wielu kolumn i progów

Mam dwa data.framesz wielu wspólnych kolumnach (tu: date, city, ctry, oraz ( other_) number).

Chciałbym teraz scalić je w powyższych kolumnach, ale toleruję pewien poziom różnicy:

threshold.numbers <- 3
threshold.date <- 5  # in days

Jeśli różnica między datewpisami wynosi > threshold.date(w dniach) lub > threshold.numbers , nie chcę, aby linie zostały scalone. Podobnie, jeśli wpis w cityjest podciągiem dfwpisu drugiej osoby w citykolumnie, chcę, aby linie zostały scalone. [Jeśli ktoś ma lepszy pomysł do testowania rzeczywistej nazwy miast podobieństwa, byłbym szczęśliwy, aby usłyszeć o tym.] (I utrzymać pierwsze df„s wpisy date, citya countryjednak obie ( other_) numberkolumny i wszystkie inne kolumny w df.

Rozważ następujący przykład:

df1 <- data.frame(date = c("2003-08-29", "1999-06-12", "2000-08-29", "1999-02-24", "2001-04-17",
                           "1999-06-30", "1999-03-16", "1999-07-16", "2001-08-29", "2002-07-30"),
                  city = c("Berlin", "Paris", "London", "Rome", "Bern",
                           "Copenhagen", "Warsaw", "Moscow", "Tunis", "Vienna"),
                  ctry = c("Germany", "France", "UK", "Italy", "Switzerland",
                           "Denmark", "Poland", "Russia", "Tunisia", "Austria"),
                  number = c(10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 100),
                  col = c("apple", "banana", "pear", "banana", "lemon", "cucumber", "apple", "peach", "cherry", "cherry"))


df2 <- data.frame(date = c("2003-08-29", "1999-06-12", "2000-08-29", "1999-02-24", "2001-04-17", # all identical to df1
                           "1999-06-29", "1999-03-14", "1999-07-17", # all 1-2 days different
                           "2000-01-29", "2002-07-01"), # all very different (> 2 weeks)
                  city = c("Berlin", "East-Paris", "near London", "Rome", # same or slight differences
                           "Zurich", # completely different
                           "Copenhagen", "Warsaw", "Moscow", "Tunis", "Vienna"), # same
                  ctry = c("Germany", "France", "UK", "Italy", "Switzerland", # all the same 
                           "Denmark", "Poland", "Russia", "Tunisia", "Austria"),
                  other_number = c(13, 17, 3100, 45, 51, 61, 780, 85, 90, 101), # slightly different to very different
                  other_col = c("yellow", "green", "blue", "red", "purple", "orange", "blue", "red", "black", "beige"))

Teraz chciałbym scalić data.framesi otrzymać miejsce, w dfktórym linie zostaną scalone, jeśli zostaną spełnione powyższe warunki.

(Pierwsza kolumna jest tylko dla twojej wygody: za pierwszą cyfrą, która wskazuje oryginalny przypadek, pokazuje, czy linie zostały scalone ( .), czy też linie są od df1( 1) lub df2( 2).

          date        city        ctry number other_col other_number    other_col2          #comment
 1.  2003-08-29      Berlin     Germany     10     apple              13        yellow      # matched on date, city, number
 2.  1999-06-12       Paris      France     20    banana              17         green      # matched on date, city similar, number - other_number == threshold.numbers
 31  2000-08-29      London          UK     30      pear            <NA>          <NA>      # not matched: number - other_number > threshold.numbers
 32  2000-08-29 near London         UK    <NA>      <NA>            3100          blue      #
 41  1999-02-24        Rome       Italy     40    banana            <NA>          <NA>      # not matched: number - other_number > threshold.numbers
 42  1999-02-24        Rome       Italy   <NA>      <NA>              45           red      #
 51  2001-04-17        Bern Switzerland     50     lemon            <NA>          <NA>      # not matched: cities different (dates okay, numbers okay)
 52  2001-04-17      Zurich Switzerland   <NA>      <NA>              51        purple      #
 6.  1999-06-30  Copenhagen     Denmark     60  cucumber              61        orange      # matched: date difference < threshold.date (cities okay, dates okay)
 71  1999-03-16      Warsaw      Poland     70     apple            <NA>          <NA>      # not matched: number - other_number > threshold.numbers (dates okay)
 72  1999-03-14      Warsaw      Poland   <NA>      <NA>             780          blue      # 
 81  1999-07-16      Moscow      Russia     80     peach            <NA>          <NA>      # not matched: number - other_number > threshold.numbers (dates okay)
 82  1999-07-17      Moscow      Russia   <NA>      <NA>              85           red      #
 91  2001-08-29       Tunis     Tunisia     90    cherry            <NA>          <NA>      # not matched: date difference < threshold.date (cities okay, dates okay)
 92  2000-01-29       Tunis     Tunisia   <NA>      <NA>              90         black      #
101  2002-07-30      Vienna     Austria    100    cherry            <NA>          <NA>      # not matched: date difference < threshold.date (cities okay, dates okay)
102  2002-07-01      Vienna     Austria   <NA>      <NA>             101         beige      #

Próbowałem różnych implementacji ich łączenia, ale nie udało mi się zrealizować progu.

EDIT Przeprosiny za niejasne sformułowanie - Chciałbym zachować wszystkie wiersze i otrzymać informację, czy wiersz jest dopasowany, niedopasowany i od df1, czy niedopasowany i od df2.

pseudo-kod to:

  if there is a case where abs("date_df2" - "date_df1") <= threshold.date:
    if "ctry_df2" == "ctry_df1":
      if "city_df2" ~ "city_df1":
        if abs("number_df2" - "number_df1") <= threshold.numbers:
          merge and go to next row in df2
  else:
    add row to df1```

Oto rozwiązanie, które wykorzystuje mój pakiet safejoin , owijając w tym przypadku pakiet fuzzyjoin .

Możemy użyć byargumentu do określenia złożonego warunku, używając funkcji X()do uzyskania wartości df1i Y()do uzyskania wartości df2.

Jeśli twoje prawdziwe stoły są duże, może to być powolne lub niemożliwe, ponieważ robi to produkt kartezjański, ale tutaj działa dobrze.

To, czego chcemy, to pełne sprzężenie (zachowaj wszystkie wiersze i połącz to, co można połączyć), a my chcemy zachować pierwszą wartość, kiedy się łączą, i weźmy drugą, to oznacza, że ​​chcemy poradzić sobie z konfliktem kolumny nazwane identycznie przez łączenie, więc używamy argumentu conflict = dplyr::coalesce

# remotes::install_github("moodymudskipper/safejoin")


# with provides inputs date is a factor, this will cause issues, so we need to
# convert either to date or character, character will do for now.
df1$date <- as.character(df1$date)
df2$date <- as.character(df2$date)

# we want our joining columns named the same to make them conflicted and use our
# conflict agument on conflicted paires
names(df2)[1:4] <- names(df1)[1:4]

library(safejoin)
safe_full_join(
  df1, df2,  
  by = ~ {
    # must convert every type because fuzzy join uses a matrix so coerces all inputs to character
    # see explanation at the bottom
    city1 <- X("city")
    city2 <- Y("city")
    date1 <- as.Date(X("date"), origin = "1970-01-01")
    date2 <- as.Date(Y("date"), origin = "1970-01-01")
    number1 <- as.numeric(X("number"))
    number2 <- as.numeric(Y("number"))
    # join if one city name contains the other
    (mapply(grepl, city1, city2) | mapply(grepl, city2, city1)) &
    # and dates are close enough (need to work in seconds because difftime is dangerous)
      abs(difftime(date1, date2, "sec")) <= threshold.date*3600*24 &
    # and numbers are close enough
      abs(number1 - number2) <= threshold.numbers
    },
  conflict = dplyr::coalesce)

wynik :

#>          date        city        ctry number      col other_col
#> 1  2003-08-29      Berlin     Germany     10    apple    yellow
#> 2  1999-06-12       Paris      France     20   banana     green
#> 3  1999-06-30  Copenhagen     Denmark     60 cucumber    orange
#> 4  2000-08-29      London          UK     30     pear      <NA>
#> 5  1999-02-24        Rome       Italy     40   banana      <NA>
#> 6  2001-04-17        Bern Switzerland     50    lemon      <NA>
#> 7  1999-03-16      Warsaw      Poland     70    apple      <NA>
#> 8  1999-07-16      Moscow      Russia     80    peach      <NA>
#> 9  2001-08-29       Tunis     Tunisia     90   cherry      <NA>
#> 10 2002-07-30      Vienna     Austria    100   cherry      <NA>
#> 11 2000-08-29 near London          UK   3100     <NA>      blue
#> 12 1999-02-24        Rome       Italy     45     <NA>       red
#> 13 2001-04-17      Zurich Switzerland     51     <NA>    purple
#> 14 1999-03-14      Warsaw      Poland    780     <NA>      blue
#> 15 1999-07-17      Moscow      Russia     85     <NA>       red
#> 16 2000-01-29       Tunis     Tunisia     90     <NA>     black
#> 17 2002-07-01      Vienna     Austria    101     <NA>     beige

^{Utworzono 13.11.2019 przez pakiet reprezentx (v0.3.0)}

Niestety fuzzyjoin wymusza wszystkie kolumny w macierzy podczas łączenia wielu, a safejoin otacza fuzzyjoin, więc musimy przekonwertować zmienne na odpowiedni typ wewnątrz argumentu, wyjaśnia to pierwsze wiersze byargumentu.

Więcej informacji o safejoin : https://github.com/moodymudskipper/safejoin

Najpierw zamieniłem nazwy miast na wektory znaków, ponieważ (jeśli dobrze zrozumiałem) chcesz dołączyć nazwy miast, które są zawarte w df2.

df1$city<-as.character(df1$city)
df2$city<-as.character(df2$city)

Następnie scal je według kraju:

df = merge(df1, df2, by = ("ctry"))

> df
          ctry     date.x     city.x number      col     date.y      city.y other_number other_col
1      Austria 2002-07-30     Vienna    100   cherry 2002-07-01      Vienna          101     beige
2      Denmark 1999-06-30 Copenhagen     60 cucumber 1999-06-29  Copenhagen           61    orange
3       France 1999-06-12      Paris     20   banana 1999-06-12  East-Paris           17     green
4      Germany 2003-08-29     Berlin     10    apple 2003-08-29      Berlin           13    yellow
5        Italy 1999-02-24       Rome     40   banana 1999-02-24        Rome           45       red
6       Poland 1999-03-16     Warsaw     70    apple 1999-03-14      Warsaw          780      blue
7       Russia 1999-07-16     Moscow     80    peach 1999-07-17      Moscow           85       red
8  Switzerland 2001-04-17       Bern     50    lemon 2001-04-17      Zurich           51    purple
9      Tunisia 2001-08-29      Tunis     90   cherry 2000-01-29       Tunis           90     black
10          UK 2000-08-29     London     30     pear 2000-08-29 near London         3100      blue

Biblioteka stringrpozwoli ci zobaczyć, czy city.x znajduje się w obrębie city.y tutaj (patrz ostatnia kolumna):

library(stringr)
df$city_keep<-str_detect(df$city.y,df$city.x) # this returns logical vector if city.x is contained in city.y (works one way)
> df
          ctry     date.x     city.x number      col     date.y      city.y other_number other_col city_keep
1      Austria 2002-07-30     Vienna    100   cherry 2002-07-01      Vienna          101     beige      TRUE
2      Denmark 1999-06-30 Copenhagen     60 cucumber 1999-06-29  Copenhagen           61    orange      TRUE
3       France 1999-06-12      Paris     20   banana 1999-06-12  East-Paris           17     green      TRUE
4      Germany 2003-08-29     Berlin     10    apple 2003-08-29      Berlin           13    yellow      TRUE
5        Italy 1999-02-24       Rome     40   banana 1999-02-24        Rome           45       red      TRUE
6       Poland 1999-03-16     Warsaw     70    apple 1999-03-14      Warsaw          780      blue      TRUE
7       Russia 1999-07-16     Moscow     80    peach 1999-07-17      Moscow           85       red      TRUE
8  Switzerland 2001-04-17       Bern     50    lemon 2001-04-17      Zurich           51    purple     FALSE
9      Tunisia 2001-08-29      Tunis     90   cherry 2000-01-29       Tunis           90     black      TRUE
10          UK 2000-08-29     London     30     pear 2000-08-29 near London         3100      blue      TRUE

Następnie możesz uzyskać różnicę w dniach między datami:

df$dayDiff<-abs(as.POSIXlt(df$date.x)$yday - as.POSIXlt(df$date.y)$yday)

i różnica w liczbach:

df$numDiff<-abs(df$number - df$other_number)

Oto jak wygląda wynikowa ramka danych:

> df
          ctry     date.x     city.x number      col     date.y      city.y other_number other_col city_keep dayDiff numDiff
1      Austria 2002-07-30     Vienna    100   cherry 2002-07-01      Vienna          101     beige      TRUE      29       1
2      Denmark 1999-06-30 Copenhagen     60 cucumber 1999-06-29  Copenhagen           61    orange      TRUE       1       1
3       France 1999-06-12      Paris     20   banana 1999-06-12  East-Paris           17     green      TRUE       0       3
4      Germany 2003-08-29     Berlin     10    apple 2003-08-29      Berlin           13    yellow      TRUE       0       3
5        Italy 1999-02-24       Rome     40   banana 1999-02-24        Rome           45       red      TRUE       0       5
6       Poland 1999-03-16     Warsaw     70    apple 1999-03-14      Warsaw          780      blue      TRUE       2     710
7       Russia 1999-07-16     Moscow     80    peach 1999-07-17      Moscow           85       red      TRUE       1       5
8  Switzerland 2001-04-17       Bern     50    lemon 2001-04-17      Zurich           51    purple     FALSE       0       1
9      Tunisia 2001-08-29      Tunis     90   cherry 2000-01-29       Tunis           90     black      TRUE     212       0
10          UK 2000-08-29     London     30     pear 2000-08-29 near London         3100      blue      TRUE       0    3070

Ale chcemy upuścić rzeczy tam, gdzie nie znaleziono city.x w mieście. Y, gdzie różnica dni jest większa niż 5 lub różnica liczb jest większa niż 3:

df<-df[df$dayDiff<=5 & df$numDiff<=3 & df$city_keep==TRUE,]

> df
     ctry     date.x     city.x number      col     date.y     city.y other_number other_col city_keep dayDiff numDiff
2 Denmark 1999-06-30 Copenhagen     60 cucumber 1999-06-29 Copenhagen           61    orange      TRUE       1       1
3  France 1999-06-12      Paris     20   banana 1999-06-12 East-Paris           17     green      TRUE       0       3
4 Germany 2003-08-29     Berlin     10    apple 2003-08-29     Berlin           13    yellow      TRUE       0       3

Pozostały trzy wiersze, które miałeś powyżej (które zawierały kropki w kolumnie 1).

Teraz możemy upuścić trzy kolumny, które utworzyliśmy oraz datę i miasto z df2:

> df<-subset(df, select=-c(city.y, date.y, city_keep, dayDiff, numDiff))
> df
     ctry     date.x     city.x number      col other_number other_col
2 Denmark 1999-06-30 Copenhagen     60 cucumber           61    orange
3  France 1999-06-12      Paris     20   banana           17     green
4 Germany 2003-08-29     Berlin     10    apple           13    yellow

Krok 1: Scal dane na podstawie „miasta” i „ctry”:

df = merge(df1, df2, by = c("city", "ctry"))

Krok 2: Usuń wiersze, jeśli różnica między wpisami daty wynosi> próg.data (w dniach):

date_diff = abs(as.numeric(difftime(strptime(df$date.x, format = "%Y-%m-%d"),
                                    strptime(df$date.y, format = "%Y-%m-%d"), units="days")))
index_remove = date_diff > threshold.date
df = df[-index_remove,]

Krok 3: Usuń wiersze, jeśli różnica między liczbami wynosi> threshhold.number:

number_diff = abs(df$number - df$other_number) 
index_remove = number_diff > threshold.numbers
df = df[-index_remove,]

Dane powinny zostać scalone przed zastosowaniem warunków, w przypadku gdy wiersze nie są zgodne.

Opcja wykorzystująca data.table(objaśnienia w linii):

library(data.table)
setDT(df1)
setDT(df2)

#dupe columns and create ranges for non-equi joins
df1[, c("n", "ln", "un", "d", "ld", "ud") := .(
    number, number - threshold.numbers, number + threshold.numbers,
    date, date - threshold.date, date + threshold.date)]
df2[, c("n", "ln", "un", "d", "ld", "ud") := .(
    other_number, other_number - threshold.numbers, other_number + threshold.numbers,
    date, date - threshold.date, date + threshold.date)]

#perform non-equi join using ctry, num, dates in both ways
res <- rbindlist(list(
    df1[df2, on=.(ctry, n>=ln, n<=un, d>=ld, d<=ud),
        .(date1=x.date, date2=i.date, city1=x.city, city2=i.city, ctry1=x.ctry, ctry2=i.ctry, number, col, other_number, other_col)],
    df2[df1, on=.(ctry, n>=ln, n<=un, d>=ld, d<=ud),
        .(date1=i.date, date2=x.date, city1=i.city, city2=x.city, ctry1=i.ctry, ctry2=x.ctry, number, col, other_number, other_col)]),
    use.names=TRUE, fill=TRUE)

#determine if cities are substrings of one and another
res[, city_match := {
    i <- mapply(grepl, city1, city2) | mapply(grepl, city2, city1)
    replace(i, is.na(i), TRUE)
}]

#just like SQL coalesce (there is a version in dev in rdatatable github)
coalesce <- function(...) Reduce(function(x, y) fifelse(!is.na(y), y, x), list(...))

#for rows that are matching or no matches to be found
ans1 <- unique(res[(city_match), .(date=coalesce(date1, date2),
    city=coalesce(city1, city2),
    ctry=coalesce(ctry1, ctry2),
    number, col, other_number, other_col)])

#for rows that are close in terms of dates and numbers but are diff cities
ans2 <- res[(!city_match), .(date=c(.BY$date1, .BY$date2),
        city=c(.BY$city1, .BY$city2),
        ctry=c(.BY$ctry1, .BY$ctry2),
        number=c(.BY$number, NA),
        col=c(.BY$col, NA),
        other_number=c(NA, .BY$other_number),
        other_col=c(NA, .BY$other_col)),
    names(res)][, seq_along(names(res)) := NULL]

#final desired output
setorder(rbindlist(list(ans1, ans2)), date, city, number, na.last=TRUE)[]

wynik:

          date        city        ctry number      col other_number other_col
 1: 1999-02-24        Rome       Italy     40   banana           NA      <NA>
 2: 1999-02-24        Rome       Italy     NA     <NA>           45       red
 3: 1999-03-14      Warsaw      Poland     NA     <NA>          780      blue
 4: 1999-03-16      Warsaw      Poland     70    apple           NA      <NA>
 5: 1999-06-12  East-Paris      France     20   banana           17     green
 6: 1999-06-29  Copenhagen     Denmark     60 cucumber           61    orange
 7: 1999-07-16      Moscow      Russia     80    peach           NA      <NA>
 8: 1999-07-17      Moscow      Russia     NA     <NA>           85       red
 9: 2000-01-29       Tunis     Tunisia     NA     <NA>           90     black
10: 2000-08-29      London          UK     30     pear           NA      <NA>
11: 2000-08-29 near London          UK     NA     <NA>         3100      blue
12: 2001-04-17        Bern Switzerland     50    lemon           NA      <NA>
13: 2001-04-17      Zurich Switzerland     NA     <NA>           51    purple
14: 2001-08-29       Tunis     Tunisia     90   cherry           NA      <NA>
15: 2002-07-01      Vienna     Austria     NA     <NA>          101     beige
16: 2002-07-30      Vienna     Austria    100   cherry           NA      <NA>
17: 2003-08-29      Berlin     Germany     10    apple           13    yellow

Możesz przetestować citydopasowanie grepli za ctrypomocą ==. Dla tych, którzy pasują do tego momentu, możesz obliczyć różnicę dat, konwertując na dateużycie as.Datei porównując ją z difftime. numberRóżnica odbywa się w ten sam sposób.

i1 <- seq_len(nrow(df1)) #Store all rows 
i2 <- seq_len(nrow(df2))
res <- do.call(rbind, sapply(seq_len(nrow(df1)), function(i) { #Loop over all rows in df1
  t1 <- which(df1$ctry[i] == df2$ctry) #Match ctry
  t2 <- grepl(df1$city[i], df2$city[t1]) | sapply(df2$city[t1], grepl, df1$city[i]) #Match city
  t1 <- t1[t2 & abs(as.Date(df1$date[i]) - as.Date(df2$date[t1[t2]])) <=
    as.difftime(threshold.date, units = "days") & #Test for date difference
    abs(df1$number[i] - df2$other_number[t1[t2]]) <= threshold.numbers] #Test for number difference
  if(length(t1) > 0) { #Match found
    i1 <<- i1[i1!=i] #Remove row as it was found
    i2 <<- i2[i2!=t1]
    cbind(df1[i,], df2[t1,c("other_number","other_col")], match=".") 
  }
}))
rbind(res
    , cbind(df1[i1,], other_number=NA, other_col=NA, match="1")
    , cbind(df2[i2,1:3], number=NA, col=NA, other_number=df2[i2,4]
            , other_col=df2[i2,5], match="2"))
#          date        city        ctry number      col other_number other_col match
#1   2003-08-29      Berlin     Germany     10    apple           13    yellow     .
#2   1999-06-12       Paris      France     20   banana           17     green     .
#6   1999-06-30  Copenhagen     Denmark     60 cucumber           61    orange     .
#3   2000-08-29      London          UK     30     pear           NA      <NA>     1
#4   1999-02-24        Rome       Italy     40   banana           NA      <NA>     1
#5   2001-04-17        Bern Switzerland     50    lemon           NA      <NA>     1
#7   1999-03-16      Warsaw      Poland     70    apple           NA      <NA>     1
#8   1999-07-16      Moscow      Russia     80    peach           NA      <NA>     1
#9   2001-08-29       Tunis     Tunisia     90   cherry           NA      <NA>     1
#10  2002-07-30      Vienna     Austria    100   cherry           NA      <NA>     1
#31  2000-08-29 near London          UK     NA     <NA>         3100      blue     2
#41  1999-02-24        Rome       Italy     NA     <NA>           45       red     2
#51  2001-04-17      Zurich Switzerland     NA     <NA>           51    purple     2
#71  1999-03-14      Warsaw      Poland     NA     <NA>          780      blue     2
#81  1999-07-17      Moscow      Russia     NA     <NA>           85       red     2
#91  2000-01-29       Tunis     Tunisia     NA     <NA>           90     black     2
#101 2002-07-01      Vienna     Austria     NA     <NA>          101     beige     2

Oto elastyczne podejście, które pozwala określić dowolną kolekcję wybranych kryteriów scalania.

Przygotuj pracę

Upewniłem się, że wszystkie ciągi df1i df2były ciągami, a nie czynnikami (jak zauważono w kilku innych odpowiedziach). Zapakowałem też daty, as.Dateaby były prawdziwymi datami.

Określ kryteria scalania

Utwórz listę list. Każdy element głównej listy jest jednym kryterium; członkami kryterium są

• final.col.name: nazwa kolumny, którą chcemy w końcowej tabeli
• col.name.1: nazwa kolumny w df1
• col.name.2: nazwa kolumny w df2
• exact: boolean; czy powinniśmy wykonać dokładne dopasowanie w tej kolumnie?
• threshold: próg (jeśli nie dopasowujemy dokładnie)
• match.function: funkcja, która zwraca, czy wiersze są zgodne (w szczególnych przypadkach, takich jak użycie grepldo dopasowywania ciągów; należy pamiętać, że ta funkcja musi być wektoryzowana)

merge.criteria = list(
  list(final.col.name = "date",
       col.name.1 = "date",
       col.name.2 = "date",
       exact = F,
       threshold = 5),
  list(final.col.name = "city",
       col.name.1 = "city",
       col.name.2 = "city",
       exact = F,
       match.function = function(x, y) {
         return(mapply(grepl, x, y) |
                  mapply(grepl, y, x))
       }),
  list(final.col.name = "ctry",
       col.name.1 = "ctry",
       col.name.2 = "ctry",
       exact = T),
  list(final.col.name = "number",
       col.name.1 = "number",
       col.name.2 = "other_number",
       exact = F,
       threshold = 3)
)

Funkcja łączenia

Ta funkcja przyjmuje trzy argumenty: dwie ramki danych, które chcemy scalić, oraz listę kryteriów dopasowania. Postępuje następująco:

1. Powtarzaj kryteria dopasowania i określ, które pary wierszy spełniają lub nie spełniają wszystkich kryteriów. (Zainspirowany odpowiedzią @ GKi, używa indeksów wierszy zamiast pełnego łączenia zewnętrznego, co może wymagać mniejszej ilości pamięci w przypadku dużych zestawów danych.)
2. Utwórz szkieletową ramkę danych tylko z żądanymi wierszami (połączone wiersze w przypadku dopasowań, niepołączone wiersze dla niedopasowanych rekordów).
3. Iteruj przez kolumny oryginalnych ramek danych i używaj ich do wypełnienia żądanych kolumn w nowej ramce danych. (Zrób to najpierw w przypadku kolumn pojawiających się w kryteriach dopasowania, a następnie w przypadku pozostałych pozostałych kolumn).

library(dplyr)
merge.data.frames = function(df1, df2, merge.criteria) {
  # Create a data frame with all possible pairs of rows from df1 and rows from
  # df2.
  row.decisions = expand.grid(df1.row = 1:nrow(df1), df2.row = 1:nrow(df2))
  # Iterate over the criteria in merge.criteria.  For each criterion, flag row
  # pairs that don't meet the criterion.
  row.decisions$merge = T
  for(criterion in merge.criteria) {
    # If we're looking for an exact match, test for equality.
    if(criterion$exact) {
      row.decisions$merge = row.decisions$merge &
        df1[row.decisions$df1.row,criterion$col.name.1] == df2[row.decisions$df2.row,criterion$col.name.2]
    }
    # If we're doing a threshhold test, test for difference.
    else if(!is.null(criterion$threshold)) {
      row.decisions$merge = row.decisions$merge &
        abs(df1[row.decisions$df1.row,criterion$col.name.1] - df2[row.decisions$df2.row,criterion$col.name.2]) <= criterion$threshold
    }
    # If the user provided a function, use that.
    else if(!is.null(criterion$match.function)) {
      row.decisions$merge = row.decisions$merge &
        criterion$match.function(df1[row.decisions$df1.row,criterion$col.name.1],
                                 df2[row.decisions$df2.row,criterion$col.name.2])
    }
  }
  # Create the new dataframe.  Just row numbers of the source dfs to start.
  new.df = bind_rows(
    # Merged rows.
    row.decisions %>% filter(merge) %>% select(-merge),
    # Rows from df1 only.
    row.decisions %>% group_by(df1.row) %>% summarize(matches = sum(merge)) %>% filter(matches == 0) %>% select(df1.row),
    # Rows from df2 only.
    row.decisions %>% group_by(df2.row) %>% summarize(matches = sum(merge)) %>% filter(matches == 0) %>% select(df2.row)
  )
  # Iterate over the merge criteria and add columns that were used for matching
  # (from df1 if available; otherwise from df2).
  for(criterion in merge.criteria) {
    new.df[criterion$final.col.name] = coalesce(df1[new.df$df1.row,criterion$col.name.1],
                                                df2[new.df$df2.row,criterion$col.name.2])
  }
  # Now add all the columns from either data frame that weren't used for
  # matching.
  for(other.col in setdiff(colnames(df1),
                           sapply(merge.criteria, function(x) x$col.name.1))) {
    new.df[other.col] = df1[new.df$df1.row,other.col]
  }
  for(other.col in setdiff(colnames(df2),
                           sapply(merge.criteria, function(x) x$col.name.2))) {
    new.df[other.col] = df2[new.df$df2.row,other.col]
  }
  # Return the result.
  return(new.df)
}

Zastosuj funkcję i gotowe

df = merge.data.frames(df1, df2, merge.criteria)