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私はRを初めて使用するので、答えが明らかな場合はご容赦ください。私も答えを探してみましたが、正しい用語を使用していないと思います。

それぞれが日時と値で構成される2つのデータフレームがあります

例: データ フレーム 1:

2003-01-01 10:00:00 | 10
2003-01-02 10:00:00 | 5
2003-01-03 10:00:00 | 7
 ...<snip>...
2003-06-15 10:00:00 | 4.5
2003-06-16 10:00:00 | 4.5
2003-06-17 10:00:00 | 3.5
 ...<snip>...
2003-11-21 10:00:00 | 3.5
2003-11-22 10:00:00 | 4
2003-11-23 10:00:00 | 4.5

およびデータ フレーム 2:

2003-01-01 09:00:00 | 2
2003-03-19 12:00:00 | 5
2003-05-14 14:00:00 | 3.5
2003-06-10 14:00:00 | 4
 ...<snip>...
2003-10-20 14:00:00 | 2
2003-11-22 14:00:00 | 3

私がやりたいのは、最初のデータフレームのタイムスタンプが2番目のタイムスタンプ内にある場合、値を一緒に追加することです

例えば

2003-01-01 10:00:00 は 2003-01-01 09:00:00 と 2003-03-19 12:00:00 の間なので、実行される計算は 10 + 2 です。

[矛盾する発言を削除]

R でこれを行う簡単な方法があると仮定しています。プログラマーとしての私の最初の本能は、単に for ループを使用することです。

編集：私が欲しいのは以下のようなものです

    timestamp          | measurement | correction | corrected
   2003-01-01 10:00:00 | 10          | 2          | 12   
   2003-01-02 10:00:00 | 5           | 2          | 7
   2003-01-03 10:00:00 | 7           | 2          | 9
         ...<snip>...
   2003-06-15 10:00:00 | 4.5         | 4          | 8.5
   2003-06-16 10:00:00 | 4.5         | 4          | 8.5
   2003-06-17 10:00:00 | 3.5         | 4          | 7.5
         ...<snip>...
   2003-11-21 10:00:00 | 3.5         | 2          | 5.5
   2003-11-22 10:00:00 | 4           | 2          | 6
   2003-11-23 10:00:00 | 4.5         | 3          | 7.5

本当に重要なことは、補正値を取得することです。複数の for ループで (一種の) 動作していますが、「R」の方法で実行できるようにしたいと考えています。

 Time from DF1            Time from DF2      Calculation 
2003-11-21 10:00:00 >= 2003-10-20 14:00:00 = 3.5 + 2
2003-11-22 10:00:00 >= 2003-10-20 14:00:00 = 4   + 2
2003-11-23 10:00:00 >= 2003-11-22 14:00:00 = 4.5 + 3

編集2：

ループで動作させました。それを行うより良い方法はありますか？

library(plyr)
library(lubridate)

df_measurements <- read.table(text = "
2003-01-01 10:00:00 | 10
2003-01-02 10:00:00 | 5
2003-01-03 10:00:00 | 7
2003-06-15 10:00:00 | 4.5
2003-06-16 10:00:00 | 4.5
2003-06-17 10:00:00 | 3.5
2003-11-21 10:00:00 | 3.5
2003-11-22 10:00:00 | 4
2003-11-23 10:00:00 | 4.5", sep = "|")

df_corrections <- read.table(text = "
2003-01-01 09:00:00 | 5.5
2003-05-01 09:00:00 | 6
2003-08-01 09:00:00 | 8", sep = "|")

#Create named columns and remove unneeded
df_measurements$time <- ymd_hms(df_measurements$V1)
df_measurements$obs <- df_measurements$V2
df_measurements$V1 <- NULL
df_measurements$V2 <- NULL

df_corrections$time <- ymd_hms(df_corrections$V1)
df_corrections$offset <- df_corrections$V2
df_corrections$V1 <- NULL
df_corrections$V2 <- NULL

#Get number of corrections
c_length <- nrow(df_corrections)

#Create blank data frame to merge results into
result <- data.frame(time=as.Date(character()), obs=numeric(), correction=numeric(), corrected=numeric(), stringsAsFactors=FALSE )

for(i in c(1:c_length)) {

  if(i < c_length) {

    subset_m <- df_measurements[df_measurements$time >= df_corrections$time[[i]] & df_measurements$time < df_corrections$time[[i+1]], ]
  } else {

    #Last correction in correction data frame
    subset_m <- df_measurements[df_measurements$time >= df_corrections$time[[i]], ]
  }

  #Make "correction" column and fill with correction to be used
  subset_m[, "correction"] <- rep(df_corrections$offset[[i]], nrow(subset_m)) 

  #Make "corrected" column and fill with corrected value
  subset_m$corrected <- subset_m$correction + subset_m$obs  

  #Combine subset with result
  result <- rbind(result, subset_m)

}

print(result)
4

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