This differs from difference_join in that it considers all of the columns together when computing distance. This allows it to use metrics such as Euclidean or Manhattan that depend on multiple columns. Note that if you are computing with longitude or latitude, you probably want to use geo_join.

distance_join(
  x,
  y,
  by = NULL,
  max_dist = 1,
  method = c("euclidean", "manhattan"),
  mode = "inner",
  distance_col = NULL
)

distance_inner_join(
  x,
  y,
  by = NULL,
  method = "euclidean",
  max_dist = 1,
  distance_col = NULL
)

distance_left_join(
  x,
  y,
  by = NULL,
  method = "euclidean",
  max_dist = 1,
  distance_col = NULL
)

distance_right_join(
  x,
  y,
  by = NULL,
  method = "euclidean",
  max_dist = 1,
  distance_col = NULL
)

distance_full_join(
  x,
  y,
  by = NULL,
  method = "euclidean",
  max_dist = 1,
  distance_col = NULL
)

distance_semi_join(
  x,
  y,
  by = NULL,
  method = "euclidean",
  max_dist = 1,
  distance_col = NULL
)

distance_anti_join(
  x,
  y,
  by = NULL,
  method = "euclidean",
  max_dist = 1,
  distance_col = NULL
)

Arguments

x

A tbl

y

A tbl

by

Columns by which to join the two tables

max_dist

Maximum distance to use for joining

method

Method to use for computing distance, either euclidean (default) or manhattan.

mode

One of "inner", "left", "right", "full" "semi", or "anti"

distance_col

If given, will add a column with this name containing the distance between the two

Examples

library(dplyr) head(iris)
#> Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species #> 1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa #> 2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa #> 3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa #> 4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa #> 5 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa #> 6 5.4 3.9 1.7 0.4 setosa
sepal_lengths <- data_frame(Sepal.Length = c(5, 6, 7), Sepal.Width = 1:3) iris %>% distance_inner_join(sepal_lengths, max_dist = 2)
#> Joining by: c("Sepal.Length", "Sepal.Width")
#> Sepal.Length.x Sepal.Width.x Petal.Length Petal.Width Species #> 1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa #> 2 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa #> 3 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa #> 4 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa #> 5 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa #> 6 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa #> 7 5.4 3.9 1.7 0.4 setosa #> 8 5.4 3.9 1.7 0.4 setosa #> 9 4.6 3.4 1.4 0.3 setosa #> 10 5.0 3.4 1.5 0.2 setosa #> 11 4.4 2.9 1.4 0.2 setosa #> 12 4.4 2.9 1.4 0.2 setosa #> 13 4.9 3.1 1.5 0.1 setosa #> 14 5.4 3.7 1.5 0.2 setosa #> 15 5.4 3.7 1.5 0.2 setosa #> 16 4.8 3.4 1.6 0.2 setosa #> 17 4.8 3.0 1.4 0.1 setosa #> 18 4.3 3.0 1.1 0.1 setosa #> 19 5.8 4.0 1.2 0.2 setosa #> 20 5.7 4.4 1.5 0.4 setosa #> 21 5.4 3.9 1.3 0.4 setosa #> 22 5.4 3.9 1.3 0.4 setosa #> 23 5.1 3.5 1.4 0.3 setosa #> 24 5.1 3.5 1.4 0.3 setosa #> 25 5.7 3.8 1.7 0.3 setosa #> 26 5.7 3.8 1.7 0.3 setosa #> 27 5.4 3.4 1.7 0.2 setosa #> 28 5.4 3.4 1.7 0.2 setosa #> 29 5.1 3.7 1.5 0.4 setosa #> 30 5.1 3.3 1.7 0.5 setosa #> 31 5.1 3.3 1.7 0.5 setosa #> 32 4.8 3.4 1.9 0.2 setosa #> 33 5.0 3.0 1.6 0.2 setosa #> 34 5.0 3.0 1.6 0.2 setosa #> 35 5.0 3.0 1.6 0.2 setosa #> 36 5.0 3.4 1.6 0.4 setosa #> 37 5.2 3.5 1.5 0.2 setosa #> 38 5.2 3.5 1.5 0.2 setosa #> 39 5.2 3.4 1.4 0.2 setosa #> 40 5.2 3.4 1.4 0.2 setosa #> 41 4.7 3.2 1.6 0.2 setosa #> 42 4.8 3.1 1.6 0.2 setosa #> 43 5.4 3.4 1.5 0.4 setosa #> 44 5.4 3.4 1.5 0.4 setosa #> 45 5.5 4.2 1.4 0.2 setosa #> 46 4.9 3.1 1.5 0.2 setosa #> 47 5.0 3.2 1.2 0.2 setosa #> 48 5.5 3.5 1.3 0.2 setosa #> 49 5.5 3.5 1.3 0.2 setosa #> 50 4.9 3.6 1.4 0.1 setosa #> 51 4.4 3.0 1.3 0.2 setosa #> 52 5.1 3.4 1.5 0.2 setosa #> 53 5.1 3.4 1.5 0.2 setosa #> 54 5.0 3.5 1.3 0.3 setosa #> 55 4.5 2.3 1.3 0.3 setosa #> 56 4.5 2.3 1.3 0.3 setosa #> 57 4.4 3.2 1.3 0.2 setosa #> 58 5.0 3.5 1.6 0.6 setosa #> 59 4.8 3.0 1.4 0.3 setosa #> 60 4.6 3.2 1.4 0.2 setosa #> 61 5.3 3.7 1.5 0.2 setosa #> 62 5.3 3.7 1.5 0.2 setosa #> 63 5.0 3.3 1.4 0.2 setosa #> 64 7.0 3.2 4.7 1.4 versicolor #> 65 7.0 3.2 4.7 1.4 versicolor #> 66 6.4 3.2 4.5 1.5 versicolor #> 67 6.4 3.2 4.5 1.5 versicolor #> 68 6.9 3.1 4.9 1.5 versicolor #> 69 6.9 3.1 4.9 1.5 versicolor #> 70 5.5 2.3 4.0 1.3 versicolor #> 71 5.5 2.3 4.0 1.3 versicolor #> 72 5.5 2.3 4.0 1.3 versicolor #> 73 6.5 2.8 4.6 1.5 versicolor #> 74 6.5 2.8 4.6 1.5 versicolor #> 75 5.7 2.8 4.5 1.3 versicolor #> 76 5.7 2.8 4.5 1.3 versicolor #> 77 5.7 2.8 4.5 1.3 versicolor #> 78 6.3 3.3 4.7 1.6 versicolor #> 79 6.3 3.3 4.7 1.6 versicolor #> 80 4.9 2.4 3.3 1.0 versicolor #> 81 4.9 2.4 3.3 1.0 versicolor #> 82 6.6 2.9 4.6 1.3 versicolor #> 83 6.6 2.9 4.6 1.3 versicolor #> 84 5.2 2.7 3.9 1.4 versicolor #> 85 5.2 2.7 3.9 1.4 versicolor #> 86 5.2 2.7 3.9 1.4 versicolor #> 87 5.0 2.0 3.5 1.0 versicolor #> 88 5.0 2.0 3.5 1.0 versicolor #> 89 5.9 3.0 4.2 1.5 versicolor #> 90 5.9 3.0 4.2 1.5 versicolor #> 91 6.0 2.2 4.0 1.0 versicolor #> 92 6.0 2.2 4.0 1.0 versicolor #> 93 6.0 2.2 4.0 1.0 versicolor #> 94 6.1 2.9 4.7 1.4 versicolor #> 95 6.1 2.9 4.7 1.4 versicolor #> 96 5.6 2.9 3.6 1.3 versicolor #> 97 5.6 2.9 3.6 1.3 versicolor #> 98 5.6 2.9 3.6 1.3 versicolor #> 99 6.7 3.1 4.4 1.4 versicolor #> 100 6.7 3.1 4.4 1.4 versicolor #> 101 5.6 3.0 4.5 1.5 versicolor #> 102 5.6 3.0 4.5 1.5 versicolor #> 103 5.8 2.7 4.1 1.0 versicolor #> 104 5.8 2.7 4.1 1.0 versicolor #> 105 5.8 2.7 4.1 1.0 versicolor #> 106 6.2 2.2 4.5 1.5 versicolor #> 107 6.2 2.2 4.5 1.5 versicolor #> 108 6.2 2.2 4.5 1.5 versicolor #> 109 5.6 2.5 3.9 1.1 versicolor #> 110 5.6 2.5 3.9 1.1 versicolor #> 111 5.6 2.5 3.9 1.1 versicolor #> 112 5.9 3.2 4.8 1.8 versicolor #> 113 5.9 3.2 4.8 1.8 versicolor #> 114 6.1 2.8 4.0 1.3 versicolor #> 115 6.1 2.8 4.0 1.3 versicolor #> 116 6.3 2.5 4.9 1.5 versicolor #> 117 6.3 2.5 4.9 1.5 versicolor #> 118 6.3 2.5 4.9 1.5 versicolor #> 119 6.1 2.8 4.7 1.2 versicolor #> 120 6.1 2.8 4.7 1.2 versicolor #> 121 6.4 2.9 4.3 1.3 versicolor #> 122 6.4 2.9 4.3 1.3 versicolor #> 123 6.6 3.0 4.4 1.4 versicolor #> 124 6.6 3.0 4.4 1.4 versicolor #> 125 6.8 2.8 4.8 1.4 versicolor #> 126 6.8 2.8 4.8 1.4 versicolor #> 127 6.7 3.0 5.0 1.7 versicolor #> 128 6.7 3.0 5.0 1.7 versicolor #> 129 6.0 2.9 4.5 1.5 versicolor #> 130 6.0 2.9 4.5 1.5 versicolor #> 131 5.7 2.6 3.5 1.0 versicolor #> 132 5.7 2.6 3.5 1.0 versicolor #> 133 5.7 2.6 3.5 1.0 versicolor #> 134 5.5 2.4 3.8 1.1 versicolor #> 135 5.5 2.4 3.8 1.1 versicolor #> 136 5.5 2.4 3.8 1.1 versicolor #> 137 5.5 2.4 3.7 1.0 versicolor #> 138 5.5 2.4 3.7 1.0 versicolor #> 139 5.5 2.4 3.7 1.0 versicolor #> 140 5.8 2.7 3.9 1.2 versicolor #> 141 5.8 2.7 3.9 1.2 versicolor #> 142 5.8 2.7 3.9 1.2 versicolor #> 143 6.0 2.7 5.1 1.6 versicolor #> 144 6.0 2.7 5.1 1.6 versicolor #> 145 6.0 2.7 5.1 1.6 versicolor #> 146 5.4 3.0 4.5 1.5 versicolor #> 147 5.4 3.0 4.5 1.5 versicolor #> 148 6.0 3.4 4.5 1.6 versicolor #> 149 6.0 3.4 4.5 1.6 versicolor #> 150 6.7 3.1 4.7 1.5 versicolor #> 151 6.7 3.1 4.7 1.5 versicolor #> 152 6.3 2.3 4.4 1.3 versicolor #> 153 6.3 2.3 4.4 1.3 versicolor #> 154 6.3 2.3 4.4 1.3 versicolor #> 155 5.6 3.0 4.1 1.3 versicolor #> 156 5.6 3.0 4.1 1.3 versicolor #> 157 5.5 2.5 4.0 1.3 versicolor #> 158 5.5 2.5 4.0 1.3 versicolor #> 159 5.5 2.5 4.0 1.3 versicolor #> 160 5.5 2.6 4.4 1.2 versicolor #> 161 5.5 2.6 4.4 1.2 versicolor #> 162 5.5 2.6 4.4 1.2 versicolor #> 163 6.1 3.0 4.6 1.4 versicolor #> 164 6.1 3.0 4.6 1.4 versicolor #> 165 5.8 2.6 4.0 1.2 versicolor #> 166 5.8 2.6 4.0 1.2 versicolor #> 167 5.8 2.6 4.0 1.2 versicolor #> 168 5.0 2.3 3.3 1.0 versicolor #> 169 5.0 2.3 3.3 1.0 versicolor #> 170 5.6 2.7 4.2 1.3 versicolor #> 171 5.6 2.7 4.2 1.3 versicolor #> 172 5.6 2.7 4.2 1.3 versicolor #> 173 5.7 3.0 4.2 1.2 versicolor #> 174 5.7 3.0 4.2 1.2 versicolor #> 175 5.7 2.9 4.2 1.3 versicolor #> 176 5.7 2.9 4.2 1.3 versicolor #> 177 6.2 2.9 4.3 1.3 versicolor #> 178 6.2 2.9 4.3 1.3 versicolor #> 179 5.1 2.5 3.0 1.1 versicolor #> 180 5.1 2.5 3.0 1.1 versicolor #> 181 5.1 2.5 3.0 1.1 versicolor #> 182 5.7 2.8 4.1 1.3 versicolor #> 183 5.7 2.8 4.1 1.3 versicolor #> 184 5.7 2.8 4.1 1.3 versicolor #> 185 6.3 3.3 6.0 2.5 virginica #> 186 6.3 3.3 6.0 2.5 virginica #> 187 5.8 2.7 5.1 1.9 virginica #> 188 5.8 2.7 5.1 1.9 virginica #> 189 5.8 2.7 5.1 1.9 virginica #> 190 7.1 3.0 5.9 2.1 virginica #> 191 7.1 3.0 5.9 2.1 virginica #> 192 6.3 2.9 5.6 1.8 virginica #> 193 6.3 2.9 5.6 1.8 virginica #> 194 6.5 3.0 5.8 2.2 virginica #> 195 6.5 3.0 5.8 2.2 virginica #> 196 7.6 3.0 6.6 2.1 virginica #> 197 7.6 3.0 6.6 2.1 virginica #> 198 4.9 2.5 4.5 1.7 virginica #> 199 4.9 2.5 4.5 1.7 virginica #> 200 7.3 2.9 6.3 1.8 virginica #> 201 7.3 2.9 6.3 1.8 virginica #> 202 6.7 2.5 5.8 1.8 virginica #> 203 6.7 2.5 5.8 1.8 virginica #> 204 7.2 3.6 6.1 2.5 virginica #> 205 7.2 3.6 6.1 2.5 virginica #> 206 6.5 3.2 5.1 2.0 virginica #> 207 6.5 3.2 5.1 2.0 virginica #> 208 6.4 2.7 5.3 1.9 virginica #> 209 6.4 2.7 5.3 1.9 virginica #> 210 6.8 3.0 5.5 2.1 virginica #> 211 6.8 3.0 5.5 2.1 virginica #> 212 5.7 2.5 5.0 2.0 virginica #> 213 5.7 2.5 5.0 2.0 virginica #> 214 5.7 2.5 5.0 2.0 virginica #> 215 5.8 2.8 5.1 2.4 virginica #> 216 5.8 2.8 5.1 2.4 virginica #> 217 5.8 2.8 5.1 2.4 virginica #> 218 6.4 3.2 5.3 2.3 virginica #> 219 6.4 3.2 5.3 2.3 virginica #> 220 6.5 3.0 5.5 1.8 virginica #> 221 6.5 3.0 5.5 1.8 virginica #> 222 7.7 3.8 6.7 2.2 virginica #> 223 7.7 2.6 6.9 2.3 virginica #> 224 7.7 2.6 6.9 2.3 virginica #> 225 6.0 2.2 5.0 1.5 virginica #> 226 6.0 2.2 5.0 1.5 virginica #> 227 6.0 2.2 5.0 1.5 virginica #> 228 6.9 3.2 5.7 2.3 virginica #> 229 6.9 3.2 5.7 2.3 virginica #> 230 5.6 2.8 4.9 2.0 virginica #> 231 5.6 2.8 4.9 2.0 virginica #> 232 5.6 2.8 4.9 2.0 virginica #> 233 7.7 2.8 6.7 2.0 virginica #> 234 7.7 2.8 6.7 2.0 virginica #> 235 6.3 2.7 4.9 1.8 virginica #> 236 6.3 2.7 4.9 1.8 virginica #> 237 6.7 3.3 5.7 2.1 virginica #> 238 6.7 3.3 5.7 2.1 virginica #> 239 7.2 3.2 6.0 1.8 virginica #> 240 7.2 3.2 6.0 1.8 virginica #> 241 6.2 2.8 4.8 1.8 virginica #> 242 6.2 2.8 4.8 1.8 virginica #> 243 6.1 3.0 4.9 1.8 virginica #> 244 6.1 3.0 4.9 1.8 virginica #> 245 6.4 2.8 5.6 2.1 virginica #> 246 6.4 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