r-计算新变量的交叉连接

Question

我有一个游戏数据集，我观察一个玩家的点数。

da = data.frame(points = c(144,186,220,410,433))
da                
points
1    144
2    186
3    220
4    410
5    433  

我现在也知道了球员的水平，因为我知道不同水平的分数范围。

ranges = data.frame(level = c(1,2,3,4,5), points_from = c(0,100,200,300,430), points_to = c(100,170,300,430,550))
ranges
level points_from points_to
1     1           0       100
2     2         100       170
3     3         200       300
4     4         300       430
5     5         430       550  

现在我想计算一个新的变量，它表明玩家离下一关有多远。它是通过该特定级别的da$points/ranges$points_to来计算的。

例如，如果玩家获得144分，并且在获得170分时达到下一个elvel，则提升进度为144/170。

因此，我想要的数据集看起来是这样的：

da_new = data.frame(points = c(144,186,220,410,433), points_to = c(170,300,300,430,550), level_progress = c(144/170,186/300,220/300,410/430,433/550))
da_new
points points_to level_progress
1    144       170         0.8471
2    186       300         0.6200
3    220       300         0.7333
4    410       430         0.9535
5    433       550         0.7873

我现在如何计算这个变量？

Answer 1

主要思想是使用merge(da, ranges, all = T)在数据之间进行"交叉连接"。然后，我们过滤到points在points_from和points_to之间的位置(意味着186不在最终数据中(。

library(dplyr)
merge(da, ranges, all = T) %>%
# keep only where points fall between points_from and points_to
filter(points >= points_from & points <= points_to) %>%
mutate(level_progress = points / points_to)
points level points_from points_to level_progress
1    144     2         100       170      0.8470588
2    220     3         200       300      0.7333333
3    410     4         300       430      0.9534884
4    433     5         430       550      0.7872727

另一种选择是过滤points <= point_to的位置，并找到points最接近points_to的位置(此方法保持186(：

merge(da, ranges, all = T) %>%
filter(points <= points_to) %>%
group_by(points) %>%
slice(which.min(abs(points - points_to))) %>%
mutate(level_progress = points / points_to)
points level points_from points_to level_progress
<dbl> <dbl>       <dbl>     <dbl>          <dbl>
1    144     2         100       170          0.847
2    186     3         200       300          0.62 
3    220     3         200       300          0.733
4    410     4         300       430          0.953
5    433     5         430       550          0.787

Answer 2

以下是使用findInterval的基本R解决方案

da_new <- da
da_new$points_to <- ranges$points_to[findInterval(da_new$points,c(0,ranges$points_to))]
da_new$level_progress <- da_new$points/da_new$points_to

使得

> da_new
points points_to level_progress
1    144       170      0.8470588
2    186       300      0.6200000
3    220       300      0.7333333
4    410       430      0.9534884
5    433       550      0.7872727