R语言如何基于另一数据框区间为目标数据框新增median列

方法1：使用rowwise按行处理（逻辑直观易理解） #

首先加载依赖的tidyverse包：

library(tidyverse)

直接对df_b按行遍历，匹配df_a中符合区间的数值计算中位数：

df_b_result <- df_b %>%
  # 按行处理，每次读取当前行的上下限参数
  rowwise() %>%
  mutate(
    median = median(df_a$values[df_a$values >= lower_limit & df_a$values <= upper_limit])
  ) %>%
  # 取消行分组，避免影响后续数据操作
  ungroup()

方法2：使用purrr::pmap向量化处理（大数据量下性能更优） #

无需行分组，直接通过pmap批量迭代每一行的上下限参数完成计算：

df_b_result <- df_b %>%
  mutate(
    median = pmap_dbl(
      list(lower_limit, upper_limit),
      function(low, high) median(df_a$values[df_a$values >= low & df_a$values <= high])
    )
  )

结果验证 #

运行后得到的df_b_result输出如下：

# A tibble: 4 × 3
  lower_limit upper_limit median
        <dbl>       <dbl>  <dbl>
1           1           3      2
2           5           9      7
3          11          17     14
4          19          27     23

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Claudio Carrasco Hormazábal