如何在时间列上组合基于R数据帧的约束

我有两个R表,每个表都有一个用户列表和一个时间戳,对应于他们采取某个操作的时间.

这些(df1)中的第一个表有一个详尽的用户列表,用户将有多个具有不同时间戳的行.

第二个(df2)将有一个更有限的用户列表,但用户将再次使用不同的时间戳在表中.

我希望能够做的是加入这两个表,最后得到一个与用户匹配的表和df1最接近的时间戳df2,只要时间戳df2发生在一个表之后df1.

例如,如果我有两个表,如:

df1 <- data.frame(c(1,1,2,3), as.POSIXct(c('2016-12-01 08:53:20', '2016-12-01 12:45:47', '2016-12-01 15:34:54', '2016-12-01 00:49:50')))
names(df1) <- c('user', 'time')

df2 <- data.frame(c(1,1,3), as.POSIXct(c('2016-12-01 07:11:01', '2016-   12-01 11:50:11', '2016-12-01 01:19:10')))
names(df2) <- c('user', 'time')

给我们:

> df1
  user                time
1    1 2016-12-01 08:53:20
2    1 2016-12-01 12:45:47
3    2 2016-12-01 15:34:54
4    3 2016-12-01 00:49:50

> df2
  user                time
1    1 2016-12-01 07:11:01
2    1 2016-12-01 11:50:11
3    3 2016-12-01 01:19:10

我希望得到的输出看起来像:

user              time_1                 time_2
 1   2016-12-01 08:53:20    2016-12-01 11:50:11
 1   2016-12-01 12:45:47    NA
 2   2016-12-01 15:34:54    NA
 3   2016-12-01 00:49:50    2016-12-01 01:19:10

我非常坚持让这个联盟得以解决.作为一个额外的复杂层,我喜欢它,如果有一个参数控制时间窗口以允许匹配(即只有df2在X几分钟之内才加入行df1),但实际上这是主要问题的次要因素.

第1部分 - 原始问题

问题的第一部分可以通过sqldf包来回答.

library(sqldf)
df3 <- sqldf("SELECT * FROM df1 a 
             LEFT JOIN df2 b ON a.time < b.time 
             AND a.user = b.user")[,c(1:2, 4)]

#rename to match OP post
names(df3) <- c("user", "time_1", "time_2")

> df3
  user              time_1              time_2
1    1 2016-12-01 08:53:20 2016-12-01 11:50:11
2    1 2016-12-01 12:45:47                
3    2 2016-12-01 15:34:54                
4    3 2016-12-01 00:49:50 2016-12-01 01:19:10

第2部分 - 时间窗口

如果您想要一个允许匹配的时间窗口,您可以在SQL语句中减去秒,如下所示:

df3 <- sqldf("SELECT * FROM df1 a 
             LEFT JOIN df2 b ON a.time < (b.time - 10000)
             AND a.user = b.user")[,c(1:2, 4)]
> df3
  user                time              time.1
1    1 2016-12-01 08:53:20 2016-12-01 11:50:11
2    1 2016-12-01 12:45:47                
3    2 2016-12-01 15:34:54                
4    3 2016-12-01 00:49:50                

请注意,无论您选择什么,b.time都将在几秒钟内完成.