R 将固定点与数据帧中的间隔相匹配

我试图将一个数据框中的股票交易与当时流行的中间报价进行匹配。因此，时间戳并不完全匹配，但我只有交易发生时相应的报价时间间隔。 我写了一个可行的循环，但因为我知道应该尽可能避免循环，所以我寻找了一个替代方案。 首先，这是我的循环：

我发现了关于堆栈溢出的建议，建议合并两个数组，因此我添加了间隔的上限作为另一列，并用subset函数匹配相应的时间。 不幸的是，这种方法比循环花费的时间多得多。我想这是由于合并产生的巨大数组。带引号的数据框有500.000个观察值，事务数据有100.000个。 有没有更优雅（尤其是更快）的方法来解决这个问题？ 此外，对于某些数据，我会收到错误消息“缺少需要TRUE/FALSE的值”，即使当我手动执行此操作时if条件起作用

编辑：
我的报价数据如下所示：

和我的交易数据：

---

所以我想知道中引号是从后者的时间开始的，还是从前者的相应时间开始的。示例中的时间是从午夜开始的秒数。

对于示例数据集，以下方法更快：

x2[ , 2] <- x1[vapply(x2[, 1], function(x) which(x <= x1[, 1])[1] - 1L, 
                      FUN.VALUE = integer(1)), 2]

#       Time midquote
# [1,] 36429 54.27945
# [2,] 38966 50.59568
# [3,] 39334 50.59568
# [4,] 39998 53.75646
# [5,] 40831 51.38876

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x2[，2]请添加一个可复制的示例。我已经编辑了问题并添加了一个示例。谢谢您的示例。什么是
x1
，什么是
x2
，什么是
t
？对不起，我忘了：x1是报价数据，x2是交易数据。T是后者中的观察数（我将其指定为T=dim（x2）[1]），我认为我犯了一个错误。if条件应该是
x1[z，1]>x2[i，1]
，替换
x2[i，2]=x1[z-1,2]
，但是，我想知道如何在Rgreat中更有效地做到这一点，非常感谢。如果我有这个名声，我会投赞成票。不幸的是，当我将其应用于更长的时间序列（随机时间序列）时，你的代码需要更长的时间。对于x1中的exmaple 2000观察值和x2中的1000：
单位：毫秒expr min lq中值uq max neval original（）17.93335 26.32057 30.66450 31.68612 41.5735 100 new（）54.19432 69.49856 73.32077 77.32665 127.2299 100
@Arne请参阅更新。希望第二种方法对于较大的数据集更快。
        Time   midquote

    [1,] 35551   50.85229  
    [2,] 35589   53.77627  
    [3,] 36347   54.27945  
    [4,] 37460   52.01283  
    [5,] 37739   53.65414  
    [6,] 38249   52.34947    
    [7,] 38426   50.59568  
    [8,] 39858   53.75646  
    [9,] 40219   51.38876  
   [10,] 40915   52.09319  

         Time   midquote
   [1,] 36429        0  
   [2,] 38966        0  
   [3,] 39334        0  
   [4,] 39998        0  
   [5,] 40831        0  

x2[ , 2] <- x1[vapply(x2[, 1], function(x) which(x <= x1[, 1])[1] - 1L, 
                      FUN.VALUE = integer(1)), 2]

#       Time midquote
# [1,] 36429 54.27945
# [2,] 38966 50.59568
# [3,] 39334 50.59568
# [4,] 39998 53.75646
# [5,] 40831 51.38876

o <- order(c(x1[ , 1], x2[ , 1]))
tmp <- c(x1[ , 2], x2[ , 2])[o]
idx <- which(!tmp)
x2[ , 2] <- tmp[unlist(tapply(idx, c(0, cumsum(diff(idx) > 1)), 
                              function(x) x - seq_along(x)), use.names = FALSE)]

#       Time midquote
# [1,] 36429 54.27945
# [2,] 38966 50.59568
# [3,] 39334 50.59568
# [4,] 39998 53.75646
# [5,] 40831 51.38876