问题描述
我在运行非对等连接（来自 R 的 data.table 库）时发现了一个奇怪的行为，我不知道为什么会发生这种情况。
为什么在运行非对等连接时，如果我想保留左表的原始值，我需要在{{}里面写 <dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
而不是只写x.colname 1}} 连接的属性？
这是我所说的一个可重现的小例子：
colname这是 j 的快照（在 library(tidyverse)
library(data.table)
# Setting seed for reproducibility
set.seed(666)
# data.table that contains roadway segments.
# The "frm_dfo" and "to_dfo" columns represent the start and end mileposts
# of each roadway segment. For example,the segment with road_ID=101 refers
# to the portion of IH20 that starts at milepost 10 and ends at milepost 20.
roads = data.table(road_id=101:109,hwy=c('IH20','IH20','SH150','TX66','TX66'),frm_dfo=c(10,20,30,10,30),to_dfo=c(20,40,40),seg_name=c('Seg 1','Seg 2','Seg 3','Seg 10','Seg 20','Seg 30','Seg 100','Seg 200','Seg 300'))
# data.table that contains crashes.
# The "dfo" column represents the milepost of the roadway on which the
# crash occurs. For example,the crash with crash_id=1 happens on milepost 33.23105 of IH20.
crashes = data.table(crash_id=1:30,hwy=rep(c('IH20','BOB11'),each=10),dfo=runif(min=10,max=40,n=30))
# Non-equi join that finds which segment each crash happens on.
joined_data_v1 = crashes %>%
.[roads,j = list(crash_id,hwy,x.dfo,seg_name,frm_dfo,to_dfo),on = list(hwy=hwy,dfo >= frm_dfo,dfo <= to_dfo)] %>%
arrange(crash_id,by_group = TRUE)
# Again,joining crashes and roadway segments.
# Here,though,note that I've swapped x.dfo for just dfo inside the `j` argument
joined_data_v2 = crashes %>%
.[roads,dfo,by_group = TRUE)
参数中使用 joined_data_v1）：
这是 x.dfo 的快照（在 j 参数中使用 joined_data_v2）：
请注意，在 dfo 中，名为 j 的列如何包含 joined_data_v1 数据表中 x.dfo 列的确切值。但是，在 dfo 中，名为 crashes 的列包含来自 joined_data_v2 data.table 的 dfo 列的值（而不是来自 {{1} } data.table 的 frm_dfo 列）。
这里发生了什么？为什么这行为如此奇怪？为什么结果 data.table 的 roads 列中包含的值并不总是准确反映 crashes data.table 中原始 dfo 列中包含的内容？
我尝试查看非 equi 连接的一些文档，但在这里找不到任何可以帮助我的内容。
Here 是一个相关的问题，但他们没有提到为什么会发生这种行为。
解决方法
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