2つのテーブルを合計する方法は？

Question

私はsumifを実行するために必要な2つのテーブルを持っています。表1は、期間、すなわち年末の年および四半期（すなわち、4,8,12など）を含む。表2は、

など、四半期3で今年中にトランザクションが含ま6、7私は年度末の累積位置を得るように、今年中にすべての取引を合計するには、表3を必要としています。

ここでデータがどのように見えるし、出力がどのように見えるか何かを説明するためにいくつかのサンプルコードです：

library(data.table) 

x1 <- data.table("Name" = "LOB1", "Year" = 2000, 
       "Quarter" = c(4, 8, 12, 16, 20, 24, 28, 32, 36)) 
x2 <- data.table("Name" = "LOB1", "Year" = 2000, 
       "Quarter" = c(3, 6, 7, 9, 11, 14, 16, 20, 24), 
       "Amount" = c(10000, 15000, -2500, 3500, -6500, 25000, 
           11000, 9000, 7500)) 
x3 <- data.table("Name" = "LOB1", "Year" = 2000, 
       "Quarter" = c(4, 8, 12, 16, 20, 24, 28, 32, 36), 
       "Amount" = c(10000, 22500, 19500, 55500, 64500, 72000, 
           72000, 72000, 72000)) 

私はmerge、summarise、foverlapsを試してみたが、かなりそれを把握することはできませんが。

Answer 1

良い質問。基本的にはName、Year、Quarter <= Quarterに参加し、すべての一致したAmountの値を合計することです。これは、新しい非等結合（最新の安定版data.table v-1.10.0で導入されたもの）とfoverlaps（後者はおそらく最適ではないものの）を使用して両方可能です。

Non-サイドノートとして

x2[x1, # for each value in `x1` find all the matching values in `x2` 
    .(Amount = sum(Amount)), # Sum all the matching values in `Amount` 
    on = .(Name, Year, Quarter <= Quarter), # join conditions 
    by = .EACHI] # Do the summing per each match in `i` 
# Name Year Quarter Amount 
# 1: LOB1 2000  4 10000 
# 2: LOB1 2000  8 22500 
# 3: LOB1 2000  12 19500 
# 4: LOB1 2000  16 55500 
# 5: LOB1 2000  20 64500 
# 6: LOB1 2000  24 72000 
# 7: LOB1 2000  28 72000 
# 8: LOB1 2000  32 72000 
# 9: LOB1 2000  36 72000 

---

を、あなたは簡単に（@Frankによって提案された）x1に所定の位置にAmountを追加することができます：エクイが参加し

x1[, Amount := 
    x2[x1, sum(x.Amount), on = .(Name, Year, Quarter <= Quarter), by = .EACHI]$V1 
] 

これは、そのテーブルに3つ以上の結合カラムがある場合に便利です。

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foverlaps：

理論的にはあなたもこの機能を使用して同じことを達成できるようにするには、foverlapsを述べました。私はあなたが容易に覚悟を抜けてしまうのではないかと心配していますが。 foverlaps使用して、あなたはそんなに

x1[, Start := 0] # Make sure that we always join starting from Q0 
x2[, Start := Quarter] # In x2 we want to join all possible rows each time 
setkey(x2, Name, Year, Start, Quarter) # set keys 
## Make a huge cartesian join by overlaps and then aggregate 
foverlaps(x1, x2)[, .(Amount = sum(Amount)), by = .(Name, Year, Quarter = i.Quarter)] 
# Name Year Quarter Amount 
# 1: LOB1 2000  4 10000 
# 2: LOB1 2000  8 22500 
# 3: LOB1 2000  12 19500 
# 4: LOB1 2000  16 55500 
# 5: LOB1 2000  20 64500 
# 6: LOB1 2000  24 72000 
# 7: LOB1 2000  28 72000 
# 8: LOB1 2000  32 72000 
# 9: LOB1 2000  36 72000