Merge zwei Tabellen nach einer bestimmten Regel

Question

Betrachten Sie das Beispiel, wo ich zwei Databases habe, df1 ist eine Kopie meiner Bestellung und SOH ist mein iventory. Ich mag die df1$price in SOH fusionieren, wobei:

wenn SOH$arrival_year > df1$year, dann den Preis schreibt mit dem ältesten Jahr verbunden ist, wenn nicht älter Jahr NA

erscheint schreiben, wenn der SOH Artikel in df1 erscheinen tut, schreiben NA in Preis

supplier <- c(1,1,1,1,1,2,2) 
item <- c(20,20,20,21,22,23,26) 
year <- c(2000,2002,2008,2001,2007,2005,2009) 
price <- c(.3,.4,.5,1.6,1.5,3.2,.25) 
df1 <- data.frame(supplier, item, year, price) 
# 
supplier_on_hand <- c(1,1,1,1,1,1,2,2,3) 
item_on_hand <- c(20,20,20,22,20,20,23,23,10) 
arrival_year <- c(2000,2001,2002,2009,2007,2012,2006,2004,2009) 
SOH <- data.frame(supplier_on_hand, item_on_hand, arrival_year) 

Die folgende Ausgabe gewünscht wird:

Answer 1

Folgende sieht aus wie es funktioniert für mich:

cbind(SOH, price = 
    apply(SOH, 1, function(x) { 
    #setting the item and year constraints 
    temp <- df1[df1$item == x[2] & df1$year <= x[3], ] 
    #order per year descending as per rules 
    temp <- temp[order(temp$year, decreasing = TRUE), ] 
    #set to NA if item or year does not confirm rules 
    if (is.na(temp[1, 'price'])) return(NA) else return(temp[1, 'price']) 
    }) 
) 

Ouput:

supplier_on_hand item_on_hand arrival_year price 
1    1   20   2000 0.3 
2    1   20   2001 0.3 
3    1   20   2002 0.4 
4    1   22   2009 1.5 
5    1   20   2007 0.4 
6    1   20   2012 0.5 
7    2   23   2006 3.2 
8    2   23   2004 NA 
9    3   10   2009 NA 

Answer 2

Eine weitere Möglichkeit der Roll beitreten Fähigkeit des data.table -package verwendet:

library(data.table) 
setDT(df1)[setDT(SOH), on = .(supplier = supplier_on_hand, item = item_on_hand, year = arrival_year), roll = Inf] 

# in a bit more readable format: 
setDT(SOH) 
setDT(df1) 
df1[SOH, on = .(supplier = supplier_on_hand, item = item_on_hand, year = arrival_year), roll = Inf] 

# or with setting keys first: 
setDT(SOH, key = c('supplier_on_hand','item_on_hand','arrival_year')) 
setDT(df1, key = c('supplier','item','year')) 
df1[SOH, roll = Inf] 

die gibt:

supplier item year price 
1:  1 20 2000 0.3 
2:  1 20 2001 0.3 
3:  1 20 2002 0.4 
4:  1 20 2007 0.4 
5:  1 20 2012 0.5 
6:  1 22 2009 1.5 
7:  2 23 2004 NA 
8:  2 23 2006 3.2 
9:  3 10 2009 NA