小编Lau*_*raR的帖子

我有两个数据集：df1包含表示峰值活动的时间窗口id。这些是不连续的时间序列，id每个id有多个窗口（事件），即每个都有多个高峰活动期。下面是我编写的一个可重现的示例，但不是真实数据（注意：我根据下面的评论更新了数据）。

df1<-data.frame(start_date=seq(as.POSIXct("2014-09-04 00:00:00"), by = "hour", length.out = 10),
                end_date=seq(as.POSIXct("2014-09-04 05:00:00"), by = "hour", length.out = 10),
                             values=runif(20,10,50),id=rep(seq(from=1,to=5,by=1),2))

df2是一组连续的活动时间序列id。我想对(by ) 中的date.date每个条目/峰值活动进行子集化。df1id

date1<-data.frame(date=seq(as.POSIXct("2012-09-04 02:00:00"), by = "hour", length.out = 20), id=1)
date2<-data.frame(date=seq(as.POSIXct("2014-09-03 07:00:00"), by = "hour", length.out = 20),id=2)
date3<-data.frame(date=seq(as.POSIXct("2014-09-04 01:00:00"), by = "hour", length.out = 20),id=3)
df2<-data.frame(date=rbind(date1,date2,date3),values=runif(60,50,90))

目标：df2仅在start_timeto end_timein df1（通过 id）之间对连续时间序列进行子集化，并保持values每个 df的字段。有一个有点类似的问题在这里，但在这种情况下，时间是静态的和已知的。鉴于每个 id 有多个事件，我正在努力解决如何做到这一点。

这个问题类似于r - data frame of list into a data frame但没有真正足够的答案。

我有一个df时间序列数据，将建模与量具数据进行比较。有关数据的子部分，请参见下文：

Date        GageFlow  base0      1a       1b       2a        2b       3a       
2003-10-01     78.6 72.43154 64.55318 64.55318 64.55318 64.55318 64.55318 
2003-10-02     88.6 74.94789 68.48789 68.48789 68.48789 68.48789 68.48789 
2003-10-03     96.6 75.08756 69.75530 69.75530 69.75530 69.75530 69.75530 
2003-10-04     93.1 74.45323 66.67482 66.67482 66.67482 66.67482 66.67482 
2003-10-05     90.2 72.89045 65.24120 65.24120 65.24120 65.24120 65.24120 
2003-10-06     96.0 73.89078 67.88296 67.88296 67.88296 67.88296 67.88296 

在str我的数据是：

'data.frame':   3653 obs. of  11 variables: …