如何基于dt1的var1条件合并两个data.table？已尝试两种方法失败

我想要合并两个data.table，仅当dt1中的var1等于1时才合并对应的值。示例数据如下：

library(data.table)

# 示例数据表
dt1 <- data.table(id = 1:5, var1 = c(1, 0, 1, 0, 1), name1 = c("A", "B", "C", "D", "E"))
dt2 <- data.table(name2 = c("A", "B", "C", "D", "E"), other_var = 101:105)

dt1输出：

id var1 name1
1:  1    1     A
2:  2    0     B
3:  3    1     C
4:  4    0     D
5:  5    1     E

dt2输出：

name2 other_var
1:     A       101
2:     B       102
3:     C       103
4:     D       104
5:     E       105

期望合并后的结果为：

id var1 name1  other_var
1:  1    1     A       101
2:  2    0     B        NA
3:  3    1     C       103
4:  4    0     D        NA
5:  5    1     E       105

我尝试了以下两种写法，但均未成功：

dt1[var1 == 1][dt2, other_var := i.other_var, on = .(name1 = name2)] 

和

dt1[dt2, on = .(name1 = name2), other_var := i.other_var, var1 == 1]

请问我哪里出错了？正确的做法是什么？

错误原因分析 #

• 第一种写法：dt1[var1 == 1][dt2, ...]是先筛选出var1=1的子集，再和dt2合并赋值，但这个操作是在子集副本上修改，不会影响原dt1，所以原dt1的其他行不会生成NA，也无法保留原数据的完整性。
• 第二种写法：dt1[dt2, ..., var1 == 1]里的条件var1 ==1放在了第三个参数位置，而data.table的x[i, j, by]语法中，第三个参数是分组参数，不是行筛选条件，因此这个条件不会生效，最终会给所有匹配行赋值，达不到只给var1=1的行赋值的目的。

正确解法 #

方法1：赋值时直接加条件判断 #

利用ifelse在赋值环节限定仅var1=1的行取匹配值，其余行设为NA：

dt1[dt2, on = .(name1 = name2), other_var := ifelse(var1 == 1, i.other_var, NA)]

方法2：先全量匹配再修正不符合条件的行 #

先完成全量合并，再将var1≠1的行的other_var设为NA：

dt1[dt2, on = .(name1 = name2), other_var := i.other_var]
dt1[var1 != 1, other_var := NA]

方法3：仅对var1=1的行进行匹配赋值 #

直接定位到var1=1的行，再匹配dt2赋值，未被定位的行自动保留NA：

dt1[var1 == 1, other_var := dt2[.SD, on = .(name2 = name1), x.other_var]]

执行任意一种方法后，dt1都会得到期望的输出：

id var1 name1 other_var
1:  1    1     A       101
2:  2    0     B        NA
3:  3    1     C       103
4:  4    0     D        NA
5:  5    1     E       105

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Juustomies6