R 根据时间戳连接两个数据集并组合它们的描述符变量

我有两个类似于这些示例数据的数据帧（df1和df2）。我需要连接两个数据集以获取两个数据帧df1和df2，并组合它们的描述符变量（运动），以便在任何状态发生变化时，在df1上创建一个新记录：

这里的目的是将运动状态变量添加到每个查看间隔中，我希望得到以下结果：

date    id  viewing_start   viewing_end motion
2019-01-01  18404885    155900  155959  ON
2019-01-01  18404885    160400  160859  ON
2019-01-01  18404885    170100  170259  ON
2019-01-01  18404885    170400  170459  ON
2019-01-01  18404885    170500  171259  ON
2019-01-08  18404885    201100  201859  idle

我的数据集（viweing_开始、查看_结束、开始_时间和结束_时间）最初是H:M:S格式（时间）

df1%
mutate（查看开始=anytime:：anytime（粘贴0（日期，”，查看开始），tz=“CET”），
查看结束=随时：：随时（粘贴0（日期，“，查看结束），tz=“CET”））
df2%
mutate（start_time=paste0（date，“，as.character（start_time）），
结束时间=粘贴0（日期，“，作为.character（结束时间）））%>%
变异（开始时间=任何时间：：任何时间（开始时间），
结束时间=任何时间：：任何时间（结束时间））

我猜您想根据开始时间和查看开始时间加入集合，对吗？那么这些集合的加入格式应该相同。是的，有点。这就是问题所在。因为我的数据集中的时间是从03:00:00开始到26:00:00（凌晨3点到第二天凌晨3点）。我还没有找到任何函数来处理这个奇怪的时间格式。不清楚你是如何得到这个结果的。你能再解释一下吗？开始时间和查看开始时间之间有什么关系？你怎么知道哪个条目与哪个条目相匹配？@ArthurYip我的目标是将df2中的运动列添加到df1数据表中。比如说，对于每个记录在df1中，查看时间/查看结束间隔发生在df2报告运动状态--“打开”、“空闲”或“停止”时"关闭---根据相应的时间跨度间隔，您可以在fuzzyjoin包中尝试fuzzy_join和interval_join。这将允许您使用不精确的匹配来连接数据帧。您不能使用常规连接，因为R不知道您希望每个df1使用df2中的哪一行。我猜您希望根据开始时间和查看来连接集合_开始正确吗？那么这些to对于联接应该采用相同的格式。是的，有点。这就是问题所在。因为我的数据集中的时间是从03:00:00开始到26:00:00（凌晨3点到第二天凌晨3点）。我还没有找到任何函数来处理这个奇怪的时间格式。不清楚你是如何得到这个结果的。你能再解释一下吗？开始时间和查看开始时间之间有什么关系？你怎么知道哪个条目与哪个条目相匹配？@ArthurYip我的目标是将df2中的运动列添加到df1数据表中。比如说，对于每个记录在df1中，查看时间/查看结束间隔发生在df2报告运动状态--“打开”、“空闲”或“停止”时“OFF--根据相应的时间跨度间隔，您可以在fuzzyjoin包中尝试fuzzy_join和interval_join。这将允许您使用不精确匹配来连接数据帧。您不能使用常规连接，因为R不知道每个df1要从df2中选择哪一行。

   df1 <- data.frame(
  date = c("2019-01-01", "2019-01-01", "2019-01-01", "2019-01-01",
           "2019-01-01", "2019-01-08", "2019-01-08", "2019-01-08",
           "2019-01-08", "2019-01-08", "2019-01-08", "2019-01-08",
           "2019-01-08", "2019-01-08", "2019-01-08", "2019-01-08",
           "2019-01-08", "2019-01-08", "2019-01-08"),
  id = c(18404885, 18404885, 18404885, 18404885, 18404885,
         18404885, 18404885, 18404885, 18404885, 18404885,
         18404885, 18404885, 18404885, 18404885, 18404885, 18404885,
         18404885, 18404885, 18404885),
  viewing_start = c(155900, 160400, 170100, 170400, 170500, 201100, 202000,
                    203300, 203700, 204100, 204900, 205200, 205600, 210000,
                    210200, 210800, 211700, 212400, 212900),
  viewing_end = c(155959, 160859, 170259, 170459, 171259, 201859, 202159,
                  203459, 203859, 204759, 204959, 205259, 205659, 210059,
                  210659, 211659, 211859, 212759, 220259)
) %>% 
  mutate(viewing_start = anytime::anytime(paste0(date," ", viewing_start), tz = "CET"),
         viewing_end = anytime::anytime(paste0(date," ", viewing_end) , tz = "CET")) 


df2 <- data.frame(stringsAsFactors=FALSE,
                  id = c(18404885, 18404885, 18404885, 18404885, 18404885, 18404885,
                         18404885, 18404885, 18404885, 18404885, 18404885),
                  date = c("2019-01-01", "2019-01-01", "2019-01-01", "2019-01-01",
                           "2019-01-01", "2019-01-08", "2019-01-08", "2019-01-08",
                           "2019-01-08", "2019-01-08", "2019-01-08"),
                  start_time = c("030000", "033715", "080615", "225215", "250000",
                                 "030000", "033700", "082915", "204100", "205100",
                                 "220315"),
                  end_time = c("033715", "080615", "225215", "250000", "030000",
                               "033700", "082915", "204100", "205100", "220315",
                               "241245"),
                  motion = c("idle", "idle", "ON", "idle", "idle", "idle", "idle", "ON",
                             "WARN", "OFF", "ON")) %>% 
  mutate( start_time = paste0(date," ", as.character(start_time)),
          end_time = paste0(date," ", as.character(end_time))) %>% 
mutate(start_time = anytime::anytime(start_time),
       end_time = anytime::anytime(end_time))