R 函数对变量上的表达式求值，并用逻辑

df1（以下）是一个事件日志。变量1由（非唯一）时间戳（POSIXCt）组成。变量2:4由事件（因子）的属性组成

我创建了df2和df3来定义时间容器。df2存储每个时间段的初始时间，df3存储每个时间段的结束时间

问题是如何使用变量名df2（与df3相同）展开df1，同时根据事件是否属于该变量的某个时间段，为每个事件填写TRUE或FALSE。
换句话说，若事件属于时间段（由df2和df3定义），则该值为TRUE，否则为FALSE。 df1中的每个事件都需要对照所有时间段（df2和DF3的所有元素对）进行检查，每次检查一个变量（df2和DF3）

由于有大量变量和事件，我无法以交互方式执行此操作。 但是我想学习如何用R方式来做，避免显式for循环，并利用矢量化

数据（小样本数据集）

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非常感谢您的指点。谢谢

您可以使用包数据中的

foverlaps

。表：

library(reshape2)
df2 <- melt(df2, value.name = "start")
df3 <- melt(df3, value.name = "end")
df2$end <- df3$end

library(data.table)
setDT(df1)
setDT(df2)

df1[, time.stamp2 := time.stamp]

setkey(df2, start, end)
res <- df2[, foverlaps(df1, .SD, 
                by.x = c("time.stamp", "time.stamp2"),
                by.y = c("start", "end"),
                type = "start")[,list(time.stamp, g.id, match = !is.na(start))], 
    by = variable]
res[, id := seq_len(.N), by = variable]

dcast(res, id + time.stamp + g.id ~ variable, value.var = "match")
#   id          time.stamp g.id  m0p1  m1p1  m2p1  m3p1
# 1  1 2015-01-05 15:00:00  848  TRUE FALSE FALSE FALSE
# 2  2 2015-01-05 15:01:00  737 FALSE  TRUE FALSE FALSE
# 3  3 2015-01-05 15:02:00  848 FALSE FALSE  TRUE FALSE
# 4  4 2015-01-05 15:02:00  848 FALSE FALSE  TRUE FALSE
# 5  5 2015-01-05 15:03:00  737 FALSE FALSE FALSE  TRUE
# 6  6 2015-01-05 15:03:00  848 FALSE FALSE FALSE  TRUE
# 7  7 2015-01-05 15:03:00  737 FALSE FALSE FALSE  TRUE
# 8  8 2015-01-05 15:03:00  737 FALSE FALSE FALSE  TRUE

library（重塑2）
谢谢你，罗兰。为了编写好文档，我已经修复了预期的输出，因为它有一个不精确性，感谢您指出out.argument type=“start”，如上例所示，将不会像预期的那样工作，因为如果a==c，结果为真（真是间隔或值等于参考间隔的开始时间）。要标识引用间隔内的间隔（或值），请使用：type==“in”。
> head(df1.extended)
          time.stamp  g.id  m0p1   m1p1   m2p1   m3p1
1 2015-01-05 15:00:00  848  TRUE   FALSE  FALSE  FALSE
2 2015-01-05 15:01:00  737  FALSE  TRUE   FALSE  FALSE 
3 2015-01-05 15:02:00  848  FALSE  FALSE  TRUE   FALSE
4 2015-01-05 15:02:00  848  FALSE  FALSE  TRUE   FALSE
5 2015-01-05 15:03:00  737  FALSE  FALSE  FALSE  TRUE
6 2015-01-05 15:03:00  848  FALSE  FALSE  FALSE  TRUE
7 2015-01-05 15:03:00  737  FALSE  FALSE  FALSE  TRUE
8 2015-01-05 15:03:00  848  FALSE  FALSE  FALSE  TRUE

library(reshape2)
df2 <- melt(df2, value.name = "start")
df3 <- melt(df3, value.name = "end")
df2$end <- df3$end

library(data.table)
setDT(df1)
setDT(df2)

df1[, time.stamp2 := time.stamp]

setkey(df2, start, end)
res <- df2[, foverlaps(df1, .SD, 
                by.x = c("time.stamp", "time.stamp2"),
                by.y = c("start", "end"),
                type = "start")[,list(time.stamp, g.id, match = !is.na(start))], 
    by = variable]
res[, id := seq_len(.N), by = variable]

dcast(res, id + time.stamp + g.id ~ variable, value.var = "match")
#   id          time.stamp g.id  m0p1  m1p1  m2p1  m3p1
# 1  1 2015-01-05 15:00:00  848  TRUE FALSE FALSE FALSE
# 2  2 2015-01-05 15:01:00  737 FALSE  TRUE FALSE FALSE
# 3  3 2015-01-05 15:02:00  848 FALSE FALSE  TRUE FALSE
# 4  4 2015-01-05 15:02:00  848 FALSE FALSE  TRUE FALSE
# 5  5 2015-01-05 15:03:00  737 FALSE FALSE FALSE  TRUE
# 6  6 2015-01-05 15:03:00  848 FALSE FALSE FALSE  TRUE
# 7  7 2015-01-05 15:03:00  737 FALSE FALSE FALSE  TRUE
# 8  8 2015-01-05 15:03:00  737 FALSE FALSE FALSE  TRUE