Non-Equi Join, dann nach Gruppe zusammenfassen

Question

Hier ist ein MWE.

dta <- data.table(id=rep(1:2, each=5), seq=rep(1:5, 2), val=1:10) 
dtb <- data.table(id=c(1, 1, 2, 2), fil=c(2, 3, 3, 4)) 
dtc <- data.table(id=c(1, 1, 2, 2), mval=rep(0, 4)) 
for (ind in 1:4) dtc$mval[ind] <- mean(dta$val [dta$id == dtb$id[ind] & dta$seq < dtb$fil[ind]]) 

dtc 
# id  mval 
# 1: 1  1.0 
# 2: 1  1.5 
# 3: 2  6.5 
# 4: 2  7.0 

dtc sollte die gleiche Anzahl von Zeilen wie dtb haben. Für jede (Zeile) in ind dtc,

1. dtc$id[ind] = dtb$id[ind].
2. dtc$mval[ind] = mean(dta$val[x]), wobei x dta$id == dtb$id[ind] & dta$seq < dtb$fil[ind] ist.

Meine data.tables sind extrem groß. Daher suche ich nach einer Möglichkeit, das obige mit minimalem Speicherbedarf zu erreichen. Ich dachte, ein Nicht-Equi-Mitglied würde mitmachen und dann eine Zusammenfassung zusammenfassen, aber ich scheine das nicht zur Arbeit zu bringen. Daher der Titel der Frage.

Würde mich sehr freuen jede Hilfe, danke!

Answer 1

Kann dies

dtc[, mval := dta[dtb, mean(val) ,on =.(id, seq < fil), by = .EACHI]$V1] 
dtc 
# id mval 
#1: 1 1.0 
#2: 1 1.5 
#3: 2 6.5 
#4: 2 7.0 

hilft