将带时间戳的数据与另一个数据集中最近的时间进行匹配。正确矢量化了吗？更快的方式？
将带时间戳的数据与另一个数据集中最近的时间进行匹配。正确矢量化了吗？更快的方式？
提问于 2015-06-29 03:30:46
我在一个数据帧中有一个时间戳，我试图将其与第二个数据帧中最接近的时间戳进行匹配，以便从第二个数据帧中提取数据。有关我的方法的通用示例，请参阅以下内容：
library(lubridate)
data <- data.frame(datetime=ymd_hms(c('2015-04-01 12:23:00 UTC', '2015-04-01 13:49:00 UTC', '2015-04-01 14:06:00 UTC' ,'2015-04-01 14:49:00 UTC')),
value=c(1,2,3,4))
reference <- data.frame(datetime=ymd_hms(c('2015-04-01 12:00:00 UTC', '2015-04-01 13:00:00 UTC', '2015-04-01 14:00:00 UTC' ,'2015-04-01 15:00:00 UTC', '2015-04-01 16:00:00 UTC')),
refvalue=c(5,6,7,8,9))
data$refvalue <- apply(data, 1, function (x){
differences <- abs(as.numeric(difftime(ymd_hms(x['datetime']), reference$datetime)))
mindiff <- min(differences)
return(reference$refvalue[differences == mindiff])
})
data
# datetime value refvalue
# 1 2015-04-01 12:23:00 1 5
# 2 2015-04-01 13:49:00 2 7
# 3 2015-04-01 14:06:00 3 7
# 4 2015-04-01 14:49:00 4 8这种方法工作得很好，只是速度非常慢，因为在我的实际应用程序中，引用数据帧相当大。这段代码是否被正确向量化了？有没有一种更快、更优雅的方式来执行这个操作？
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/31103897
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