在多个日期范围之间过滤

如何解决在多个日期范围之间过滤

我有一个很大的数据框，在两周内每秒进行四次测量。因此数据框很大。
我还有两个带有开始日期和结束日期的向量，它们定义了数据帧内的某些时间范围，必须将其过滤掉。
我要做的是提取开始日期和结束日期之间的数据。
我的数据看起来像这样。

library(lubridate)
library(dplyr)

df <- data.frame(datetime = seq(ymd_hms("2020/01/01 00:00:00"),by = "sec",length.out = 3600),var = rnorm(3600))

我的开始/结束向量看起来像这样。在这里，我仅添加了两个开始/结束组合。但是实际向量包含更多的值。

start = c(ymd_hms("2020/01/01 00:1:00"),ymd_hms("2020/01/01 00:30:00"))
end = c(ymd_hms("2020/01/01 00:1:04"),ymd_hms("2020/01/01 00:30:04"))

我试图使用来过滤它

filtered <- df %>%
  filter(datetime >= start & datetime <= end)

head(filtered)

             datetime        var
1 2020-01-01 00:01:00 -0.2245330
2 2020-01-01 00:01:02  0.5926424
3 2020-01-01 00:01:04 -0.3824533
4 2020-01-01 00:30:01 -0.7202059
5 2020-01-01 00:30:03 -0.5775794

但是它似乎降低了数据采样率，因为过滤后的数据帧在第一个时间间隔内只有三个测量值，而不是预期的五个值。

如果仅针对第一个开始日期和结束日期进行过滤，则会得到5个值。

filtered2 <- df %>%
  filter(datetime >= start[1] & datetime <= end[1])

head(filtered2)

             datetime         var
1 2020-01-01 00:01:00 -0.22453305
2 2020-01-01 00:01:01  1.13452854
3 2020-01-01 00:01:02  0.59264239
4 2020-01-01 00:01:03 -0.03700048
5 2020-01-01 00:01:04 -0.38245332

我遇到的困难是：
为什么第一次过滤有效，但不返回预期的完整日期范围？
以及如何过滤完整的数据？

我已经尝试过filter(between(datetime,start,end)。这给了我预期的结果，但仅在第一个日期范围内。看来dplyr::between不接受任何绒毛。

非常欢迎任何帮助。

更新
@ekoam正确指出data.table::between也可以工作。但是作为dplyr::between，它不喜欢矢量。

解决方法

正确的语法是

df %>% filter(dplyr::between(datetime,start[[1L]],end[[1L]]) | dplyr::between(datetime,start[[2L]],end[[2L]]))

更新

我做了以下检查：

res1 <- df %>% filter(data.table::between(datetime,end[[1L]]) | data.table::between(datetime,end[[2L]]))

res2 <- df %>% filter(dplyr::between(datetime,end[[2L]]))

all(res1 == res2)

输出

> all(res1 == res2)
[1] TRUE

因此，如果您还使用dplyr 1.0.2和data.table 1.13.0，则可以使用dplyr::between或data.table::between来完成任务。

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从这个有关如何Efficient way to filter one data frame by ranges in another的问题中得到一些启发，我提出了以下解决方案。

一个非常大的数据集非常慢：
它使用上面提供的我的数据并使用rowwise()

filtered3 <- df %>% 
  rowwise() %>%
  filter(any(datetime >= start & datetime <= end))

正如我提到的，在我的数据中有超过300万行，这非常慢。

另一个选项，也是来自上面链接的答案，包括使用具有inrange功能的data.table包。这一个工作更快。

library(data.table)
range <- data.table(start = start,end = end)
filtered4 <- setDT(df)[datetime %inrange% range]