非等価結合、グループ別集計

Question

ここはMWEです。

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はdtbと同じ行数を持つ必要があります。 DTCのind、

1. dtc$id[ind] = dtb$id[ind]毎（行）のために。
2. dtc$mval[ind] = mean(dta$val[x])（xは、dta$id == dtb$id[ind] & dta$seq < dtb$fil[ind]）。

私のdata.tablesは非常に大きいです。したがって、最小限のメモリ使用量で上記を達成する方法を探しています。私は非等価結合を考えていた後に要約をしていましたが、それを働かせることはできません。したがって、質問のタイトル。

ご協力いただきありがとうございます。

Answer 1

が、これは

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 

に役立つかもしれませ