如何从两个数据框中找到不同行数的近似接近值？

Question

我有两个数据框，一个有 24 行*2 列，另一个有 258 行*2 列。列相似，我对一列感兴趣，想在两个数据框中找到彼此近似接近的值？

我正在尝试模拟光谱并与实验进行比较。

df_exp <- data.frame("Name"=c(exp,Int), "exp" = c(x1, x2, x3, ...,x258),"int"= c(y1,y2,y3,...,y258))

df_sim <- data.frame("Name"=c(sim,Int), "sim" = c(x1, x2, x3, ...,x24),"int" = c(y1,y2,y3,...,y24))

初始值（来自df_exp 的exp 列和来自df_sim 的sim 列）：

exp             sim     
206.0396    182.0812        
207.1782    229.1183        
229.0776    246.1448        
232.1367    302.1135        
241.1050    319.1401        
246.1691    357.1769        
250.0235    374.2034
...             ...

我试过这个 r 代码

match(df_exp$exp[1:258], df_sim$sim[1:24], nomatch = 0)         

这个代码给了我所有的零值，因为没有完全匹配。数字总是在小数位上有所不同。我试图将数字四舍五入到零小数位，并找到接近的值。但这不是我的意图。我想找到df_exp(229.0776,246.1691,...) 和df_sim(229.1183, 246.1448,...) 并使用所有这些近似接近的值创建一个新数据框。你能建议一些帮助吗？

Answer 1

您可以定义相似性截止值并在它们上循环：

### define your cutoff for similarity
cutoff <- 0.01
### initialize vectors to store the similar values
similar_sim <- vector(); similar_exp <- vector();
### open loop over both DF values
for (sim_value in df_sim$sim) {
  for (exp_value in df_exp$exp) {
    ### if similar (< cutoff) append values to vectors
    if ( abs(sim_value - exp_value) < cutoff ) {
      similar_sim <- append(similar_sim, sim_value)
      expilar_exp <- append(expilar_exp, exp_value)
    }
  }
}
### recreate a DF with the similar values
similar_df <- as.data.frame(cbind(similar_sim, similar_exp))

如果您想保存一个类似于另一个值的每个值，就像听起来一样。否则，您可以跳过循环并使用范围选择，例如：

x[ x < x+cutoff & x > x-cutoff ]