我有兩個資料框，我想通過一列中最接近的值進行合并。第一個資料框（DF1）由個人及其估計的個人風險（“風險”）組成：
DF1<- data.frame(ID = c(1, 2, 3), risk = c(22, 40, 20))
ID risk
1 22
2 40
3 20第二個資料框（DF2）由年齡組的人口（“population_age”）和每個年齡組內的正常風險（“population_normal_risk”）組成：
DF2<- data.frame(population_age = c("30-34","35-39","40-44"), population_normal_risk = c(15, 30, 45))
population_age population_normal_risk
30-34 15
35-39 30
40-44 45我想要的是在 DF1 資料框中添加一個新列，顯示具有最接近每個人的估計風險（“風險”）的風險值（“population_normal_risk”）的人口年齡組（“population_age”）。
我期望的是：
ID risk population_age_group
1 22 30-34
2 40 40-44
3 20 30-34提前致謝！
uj5u.com熱心網友回復：
我們可以使用findInterval.
首先，我們需要在人口風險值之間的中間點計算我們的斷點：
breaks <- c(0, df2$population_normal_risk c(diff(df2$population_normal_risk) / 2, Inf))
然后用于findInterval檢測我們的風險屬于哪個 bin：
matches <- findInterval(df1$risk, breaks)
最后，將匹配項寫入：
df1$population_age <- df2$population_age[matches]
給我們：
df1
ID risk population_age
1 1 22 30-34
2 2 40 40-44
3 3 20 30-34`
uj5u.com熱心網友回復：
outer我們可以使用 試試下面的代碼max.col
transform(
DF1,
population_age = DF2[max.col(-abs(outer(risk, DF2$population_normal_risk, `-`))), "population_age"]
)
這使
ID risk population_age
1 1 22 30-34
2 2 40 40-44
3 3 20 30-34
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