R语言特殊合并需求求助：按Frequency分配Assessment至data.table

基于data.table的高效语法可以快速实现需求，核心思路是先计算每个ID对应的dt1数据提取范围，再批量提取并拼接字符串：

完整代码 #

library(data.table)

# 初始化数据（修正类型问题，避免cbind导致的字符转换）
dt1 <- data.table(Assessment = c("perfect", "perfect", "okay", "unsufficient", "good", "good", "okay", "perfect"))
dt2 <- data.table(ID = 1:6, Frequency = c(1,3,1,1,1,1))

# 计算每个ID对应的dt1行索引范围
dt2[, `:=`(
  start = shift(cumsum(Frequency), fill = 0) + 1,
  end = cumsum(Frequency)
)]

# 提取并拼接Assessment
dt2[, Assessment := mapply(function(s, e) paste0(dt1$Assessment[s:e], collapse = ";"), start, end)]

# 移除临时索引列（可选）
dt2[, c("start", "end") := NULL]

# 查看结果
dt2

代码说明 #

1. 修正数据类型：原代码中用cbind创建dt2会导致数值变为字符类型，直接指定列初始化更规范。
2. 计算索引范围：
   • cumsum(Frequency)：计算累计提取数量，得到每个ID对应的dt1结束行号
   • shift(cumsum(Frequency), fill = 0) + 1：通过偏移累计和得到每个ID对应的dt1起始行号
3. 批量提取拼接：用mapply遍历每个索引范围，从dt1中提取对应行的Assessment，并用paste0(..., collapse=";")拼接成字符串。
4. 清理临时列：可选移除用于计算的start和end列，得到最终结果。

验证结果 #

运行代码后得到的dt2与期望结果完全一致：

ID Frequency               Assessment
1:  1         1                  perfect
2:  2         3 perfect;okay;unsufficient
3:  3         1                     good
4:  4         1                     good
5:  5         1                      okay
6:  6         1                  perfect

内容的提问来源于stack exchange，提问作者derhard