在R中查找特定年份的最接近值

Question

我有这种类型的数据：

iso3year    UHC         cata10
AFG 2010    0.3551409   NA
AFG 2011    0.3496452   NA
AFG 2012    0.3468012   NA
AFG 2013    0.3567721   14.631331
AFG 2014    0.3647436   NA
AFG 2015    0.3717983   NA
AFG 2016    0.3855273   4.837534
AFG 2017    0.3948606   NA
AGO 2011    0.3250651   12.379809
AGO 2012    0.3400455   NA
AGO 2013    0.3397722   NA
AGO 2014    0.3385741   NA
AGO 2015    0.3521086   16.902584
AGO 2016    0.3636765   NA
AGO 2017    0.3764945   NA

并且我想找到与cata10变量最接近的2012年和2017年（+ ou-2年，即2012年可能是2010年，2011年，2013年或2014年的数据）的值。输出应为：

iso3year_UHC    UHC         year_cata   cata10   
AFG 2012        0.3468012   2013        14.631331
AFG 2017        0.3948606   2016        4.837534
AGO 2012        0.3400455   2011        12.379809
AGO 2017        0.3764945   2015        16.902584

我已经从两天开始尝试使用命令提示音，但是找不到解决方法。您能否建议要尝试的命令类型？

非常感谢，

N。

Answer 1

使用最后在Note中可重复定义的DF在同一个iso上执行自连接在不超过2年的时间内，并在cata10中找到最小的绝对差。

library(sqldf)

sqldf("select 
      substr(a.iso3year, 5, 8) year, 
      a.iso3year, 
      a.UHC, 
      substr(b.iso3year, 5, 8) year_cata, 
      b.cata10, 
      min(abs(a.cata10 - b.cata10)) 'min.cata10' 
    from DF a 
    left join DF b on year != year_cata and
      abs(year - year_cata) <= 2 and
      substr(a.iso3year, 1, 3) = substr(b.iso3year, 1, 3) and
      b.cata10 is not null
    group by a.iso3year
    having year in ('2012', '2017')")[2:5]

给予：

  iso3year       UHC year_cata    cata10
1 AFG 2012 0.3468012      2013 14.631331
2 AFG 2017 0.3948606      2016  4.837534
3 AGO 2012 0.3400455      2011 12.379809
4 AGO 2017 0.3764945      2015 16.902584

注意

Lines <- "iso3year    UHC         cata10
AFG 2010    0.3551409   NA
AFG 2011    0.3496452   NA
AFG 2012    0.3468012   NA
AFG 2013    0.3567721   14.631331
AFG 2014    0.3647436   NA
AFG 2015    0.3717983   NA
AFG 2016    0.3855273   4.837534
AFG 2017    0.3948606   NA
AGO 2011    0.3250651   12.379809
AGO 2012    0.3400455   NA
AGO 2013    0.3397722   NA
AGO 2014    0.3385741   NA
AGO 2015    0.3521086   16.902584
AGO 2016    0.3636765   NA
AGO 2017    0.3764945   NA"
DF <- read.csv(text = gsub("  +", ",", Lines), as.is = TRUE)