如何将来自一个df的列中的每个值与R中另一个df的列中的每个值进行比较？具有不同行号的dfs

Question

同时考虑盒子和篮子的优先级，哪个盒子适合哪个篮子？

df.boxes 有以下列：
boxID - 盒子的名称
boxX - 盒子的大小X 维度中的框
boxY - Y 维度中框的大小
重要性 - 应首先将哪个框分配给篮子。比如优先级——555 最重要（优先级最高），111 最不重要（优先级最低）

df.basket 有以下列：
basketID - 篮子的名称
basketX - 篮子的大小X 维度中的篮子
basketY - Y 维度中篮子的大小
priorityOfSelection - 哪个篮子应该首先装满盒子。 1 - 最高优先级，7 - 最低优先级

例如，box1 不适合具有最高优先级的篮子，也就是篮子 1，因此它会向下移动到优先级为“2”的下一个篮子，并将其名称存储在 df 的新列“boxes”中。篮子。

我有一个想法，首先我根据它们的“重要性”、“priorotyOfSelection”对两个数据框进行排序，并将框的大小与篮子的大小进行比较，如果匹配，我指定框到相应的篮子。按照这种思维顺序，我正在尝试创建嵌套的 for 循环 - 如您所见，不成功。

谁能指出我做错了什么以及在哪里做错了，或者指导我采用另一种方法，这也将不胜感激？

代表

 df.boxes <-structure(list(boxID = c("box 1", "box 2", "box 3", "box 4", "box 5"), 
                                  boxX = c(600,450, 400, 350, 200), 
                                  boxY = c(600, 400, 450, 500, 300),
                                  importance = c(555, 444, 333, 222, 111) 
                                  ), class = "data.frame", row.names = c(NA, -5L))

df.basket <- structure(list(basketID = c("basket 1", "basket 2", "basket 3","basket 4", "basket 5", "basket 6", "basket 8"), 
                            basketX = c(500,650, 500,200, 450, 500,300),
                            basketY = c(450,650, 500,300,450,500, 300),
                            priorityOfSelection = c(1, 2, 3, 4, 5,6,7) 
                            ), class = "data.frame", row.names = c(NA, -7L))

尝试：

for (i in 1:nrow(df.boxes)){
  for(j in 1:nrow(df.basket)){
  df.basket$box[j] <- ifelse((df.boxes$boxX[i] <= df.basket$basketX[j] | df.boxes$boxY[i] <= df.basket$basketX[j]) & (df.boxes$boxX[i] <= df.basket$basketY[j] | df.boxes$boxY[i] <= df.basket$basketY[j]), 
                                df.boxes$boxID[i], "none")
  }
}

想要的输出：

非常感谢您的宝贵时间！

Answer 1

如果你在df.boxes中设置了一个额外的列来记录盒子是否被“使用”过，你可以这样做：

df.basket$box <- character(nrow(df.basket))
df.boxes$used <- logical(nrow(df.boxes))

for(i in sort(df.basket$priorityOfSelection))
{
  fits <- which(df.boxes$boxX <= df.basket$basketX[i] &
                df.boxes$boxY <= df.basket$basketY[i] &
                df.boxes$used == FALSE)

  df.basket$box[which(df.basket$priorityOfSelection == i)] <- 
    paste("box", fits[which.max(df.boxes$importance[fits])])
  df.boxes$used[fits[which.max(df.boxes$importance[fits])]] <- TRUE
}

df.basket$box[df.basket$box == "box "] <- "none"

df.basket
#>   basketID basketX basketY priorityOfSelection   box
#> 1 basket 1     500     450                   1 box 2
#> 2 basket 2     650     650                   2 box 1
#> 3 basket 3     500     500                   3 box 3
#> 4 basket 4     200     300                   4 box 5
#> 5 basket 5     450     450                   5  none
#> 6 basket 6     500     500                   6 box 4
#> 7 basket 8     300     300                   7  none

^{由reprex package (v0.3.0) 于 2020-03-09 创建}

Answer 2

只是为了好玩，延迟提交带有“纯for循环”和if，没有额外的列。
假设您基本上要实现的是将盒子从上到下推入（优先排序的）篮子（列表）

df.basket$box <- NA
for (i in seq.int(df.boxes$boxID)){
  for (j in seq.int(df.basket$basketID)){
    if(is.na(df.basket$box[j])){ 
        if (all( c(df.basket$basketX[j], df.basket$basketY[j]) -
                 c(df.boxes$boxX[i], df.boxes$boxY[i]) >= 0)){
            df.basket$box[j] <- df.boxes$boxID[i] 
  break
        }
    }
  }
}
df.basket$box[is.na(df.basket$box)] <- "none" 
df.basket 

    basketID basketX basketY priorityOfSelection   box
1 basket 1     500     450                   1 box 2
2 basket 2     650     650                   2 box 1
3 basket 3     500     500                   3 box 3
4 basket 4     200     300                   4 box 5
5 basket 5     450     450                   5  none
6 basket 6     500     500                   6 box 4
7 basket 8     300     300                   7  none

肯定不像'@Allan Cameron' 的解决方案那样优雅，但也是一种可能的方法，如果你想更好地掌握你在自己尝试中开始使用的for 循环方法。