嵌套循环根据第二个df中的条件填充一个df中的值答案

【问题标题】：nested loop to fill values in one df based on conditions in second df嵌套循环根据第二个df中的条件填充一个df中的值
【发布时间】：2019-11-05 19:15:52
【问题描述】：

我花了几天的大部分时间尝试各种 for 循环和 while 循环，甚至修补了 purrr 和 map，但我没有看到解决方案。任何帮助理顺循环将不胜感激！

问题：我有四个科目，A、B、C 和 D。这些科目的数据在两个数据框中可用。我们需要做的是使用my.df1，遍历每个唯一主题的每个唯一cycle_id，标记每个cycle_id的循环开始和结束时间，然后用my.df2中的cycle_id填充my.df2中的cycleid。 df1 只要 my.df2$frames >= cy_start 并且

嵌套循环如何做到这一点？

``` r
my.df1 <- structure(list(
 subject = c("A", "A", "B", "B", "C", "C", "D", "D"),
 cycle_id = c(1, 2, 1, 2, 1, 2, 1, 2),
 cy_start = c(14, 94, 64, 105, 50, 98, 15, 105),
 cy_end = c(94, 163, 105, 143, 98, 181, 105, 164)
), 
class = c("spec_tbl_df", "tbl_df", "tbl", "data.frame"),
row.names = c(NA, -8L)
)

my.df2 <- structure(list(subject = c("A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", 
"A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", 
"A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", 
"A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", 
"A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", 
"A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", 
"A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", 
"A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", 
"A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", 
"A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", 
"A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", 
"A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "B", 
"B", "B", "B", "B", "B", "B", "B", "B", "B", "B", "B", "B", "B", 
"B", "B", "B", "B", "B", "B", "B", "B", "B", "B", "B", "B", "B", 
"B", "B", "B", "B", "B", "B", "B", "B", "B", "B", "B", "B", "B", 
"B", "B", "B", "B", "B", "B", "B", "B", "B", "B", "B", "B", "B", 
"B", "B", "B", "B", "B", "B", "B", "B", "B", "B", "B", "B", "B", 
"B", "B", "B", "B", "B", "B", "B", "B", "B", "B", "B", "B", "B", 
"C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", 
"C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", 
"C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", 
"C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", 
"C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", 
"C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", 
"C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", 
"C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", 
"C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", 
"C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", 
"C", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", 
"D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", 
"D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", 
"D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", 
"D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", 
"D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", 
"D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", 
"D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", 
"D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", 
"D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", 
"D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", 
"D", "D", "D", "D", "D", "D", "D"), frames = c(14, 15, 16, 17, 
18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 
34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 
50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65, 
66, 67, 68, 69, 70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 80, 81, 
82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89, 90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 
98, 99, 100, 101, 102, 103, 104, 105, 106, 107, 108, 109, 110, 
111, 112, 113, 114, 115, 116, 117, 118, 119, 120, 121, 122, 123, 
124, 125, 126, 127, 128, 129, 130, 131, 132, 133, 134, 135, 136, 
137, 138, 139, 140, 141, 142, 143, 144, 145, 146, 147, 148, 149, 
150, 151, 152, 153, 154, 155, 156, 157, 158, 159, 160, 161, 162, 
64, 65, 66, 67, 68, 69, 70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 
80, 81, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89, 90, 91, 92, 93, 94, 95, 
96, 97, 98, 99, 100, 101, 102, 103, 104, 105, 106, 107, 108, 
109, 110, 111, 112, 113, 114, 115, 116, 117, 118, 119, 120, 121, 
122, 123, 124, 125, 126, 127, 128, 129, 130, 131, 132, 133, 134, 
135, 136, 137, 138, 139, 140, 141, 142, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 
56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70, 71, 
72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 80, 81, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 
88, 89, 90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99, 100, 101, 102, 
103, 104, 105, 106, 107, 108, 109, 110, 111, 112, 113, 114, 115, 
116, 117, 118, 119, 120, 121, 122, 123, 124, 125, 126, 127, 128, 
129, 130, 131, 132, 133, 134, 135, 136, 137, 138, 139, 140, 141, 
142, 143, 144, 145, 146, 147, 148, 149, 150, 151, 152, 153, 154, 
155, 156, 157, 158, 159, 160, 161, 162, 163, 164, 165, 166, 167, 
168, 169, 170, 171, 172, 173, 174, 175, 176, 177, 178, 179, 180, 
15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 
31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 
47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 
63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 
79, 80, 81, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89, 90, 91, 92, 93, 94, 
95, 96, 97, 98, 99, 100, 101, 102, 103, 104, 105, 106, 107, 108, 
109, 110, 111, 112, 113, 114, 115, 116, 117, 118, 119, 120, 121, 
122, 123, 124, 125, 126, 127, 128, 129, 130, 131, 132, 133, 134, 
135, 136, 137, 138, 139, 140, 141, 142, 143, 144, 145, 146, 147, 
148, 149, 150, 151, 152, 153, 154, 155, 156, 157, 158, 159, 160, 
161, 162, 163), cycleid = c(NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 
NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 
NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 
NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 
NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 
NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 
NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 
NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 
NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 
NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 
NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 
NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 
NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 
NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 
NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 
NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 
NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 
NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 
NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 
NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 
NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 
NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 
NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 
NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 
NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 
NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 
NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 
NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 
NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 
NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 
NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 
NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 
NA, NA, NA)), class = c("spec_tbl_df", "tbl_df", "tbl", "data.frame"
), row.names = c(NA, -508L))


for (i in unique(my.df1$subject)) {
 for (i in unique(my.df1$cycle_id)) { 
start = my.df1$cy_start[i]
stop = my.df1$cy_end[i]
my.df2$cycleid[my.df2$frames >= start & my.df2$frames < stop] = i
 }
}
```

上面的循环没有正确执行；它对所有主题强制使用相同的 cycle_id 序列。例如，如果您运行循环，您将看到对于主题 B 的帧 64:93，cycle_id 为 1，但对于帧 64:105，您应该为 1。期望的结果类似于下图。

```my.df.out <- structure(list(subject = c("A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", 
"A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", 
"A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", 
"A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", 
"A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", 
"A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", 
"A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", 
"A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", 
"A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", 
"A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", 
"A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", 
"A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "B", 
"B", "B", "B", "B", "B", "B", "B", "B", "B", "B", "B", "B", "B", 
"B", "B", "B", "B", "B", "B", "B", "B", "B", "B", "B", "B", "B", 
"B", "B", "B", "B", "B", "B", "B", "B", "B", "B", "B", "B", "B", 
"B", "B", "B", "B", "B", "B", "B", "B", "B", "B", "B", "B", "B", 
"B", "B", "B", "B", "B", "B", "B", "B", "B", "B", "B", "B", "B", 
"B", "B", "B", "B", "B", "B", "B", "B", "B", "B", "B", "B", "B", 
"C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", 
"C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", 
"C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", 
"C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", 
"C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", 
"C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", 
"C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", 
"C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", 
"C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", 
"C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", "C", 
"C", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", 
"D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", 
"D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", 
"D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", 
"D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", 
"D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", 
"D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", 
"D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", 
"D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", 
"D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", 
"D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", "D", 
"D", "D", "D", "D", "D", "D", "D"), frames = c(14, 15, 16, 17, 
 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 
 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49, 
 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65, 
 66, 67, 68, 69, 70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 80, 81, 
 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89, 90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 
 98, 99, 100, 101, 102, 103, 104, 105, 106, 107, 108, 109, 110, 
 111, 112, 113, 114, 115, 116, 117, 118, 119, 120, 121, 122, 123, 
 124, 125, 126, 127, 128, 129, 130, 131, 132, 133, 134, 135, 136, 
 137, 138, 139, 140, 141, 142, 143, 144, 145, 146, 147, 148, 149, 
 150, 151, 152, 153, 154, 155, 156, 157, 158, 159, 160, 161, 162, 
 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 
 80, 81, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89, 90, 91, 92, 93, 94, 95, 
 96, 97, 98, 99, 100, 101, 102, 103, 104, 105, 106, 107, 108, 
 109, 110, 111, 112, 113, 114, 115, 116, 117, 118, 119, 120, 121, 
 122, 123, 124, 125, 126, 127, 128, 129, 130, 131, 132, 133, 134, 
 135, 136, 137, 138, 139, 140, 141, 142, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 
 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70, 71, 
 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 80, 81, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 
 88, 89, 90, 91, 92, 93, 94, 95, 96, 97, 98, 99, 100, 101, 102, 
 103, 104, 105, 106, 107, 108, 109, 110, 111, 112, 113, 114, 115, 
 116, 117, 118, 119, 120, 121, 122, 123, 124, 125, 126, 127, 128, 
 129, 130, 131, 132, 133, 134, 135, 136, 137, 138, 139, 140, 141, 
 142, 143, 144, 145, 146, 147, 148, 149, 150, 151, 152, 153, 154, 
 155, 156, 157, 158, 159, 160, 161, 162, 163, 164, 165, 166, 167, 
 168, 169, 170, 171, 172, 173, 174, 175, 176, 177, 178, 179, 180, 
 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 
 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 
 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 54, 55, 56, 57, 58, 59, 60, 61, 62, 
 63, 64, 65, 66, 67, 68, 69, 70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 
 79, 80, 81, 82, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89, 90, 91, 92, 93, 94, 
 95, 96, 97, 98, 99, 100, 101, 102, 103, 104, 105, 106, 107, 108, 
 109, 110, 111, 112, 113, 114, 115, 116, 117, 118, 119, 120, 121, 
 122, 123, 124, 125, 126, 127, 128, 129, 130, 131, 132, 133, 134, 
 135, 136, 137, 138, 139, 140, 141, 142, 143, 144, 145, 146, 147, 
 148, 149, 150, 151, 152, 153, 154, 155, 156, 157, 158, 159, 160, 
 161, 162, 163), cycleid = c(1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 
1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 
1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 
1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 
1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 
2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 
2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 
2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 
1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 
1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 
2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 
2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 
1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 
1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 
2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 
2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 
2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 
2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 
1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 
1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 
1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 
1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 
2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 
2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 
2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2)), class = c("spec_tbl_df", 
  "tbl_df", "tbl", "data.frame"), row.names = c(NA, -508L))

```

<sup>Created on 2019-11-05 by the [reprex package](https://reprex.tidyverse.org) (v0.3.0)</sup>

【问题讨论】：

是不是因为第二个循环变量也是i？
几个问题来简化问题。 1）一个周期的结束总是同一主题下一个周期的开始吗？（对于受试者 A，163 是最后一个数据点） 2）最后一个周期的结束是每个受试者的结束吗？
@Dave2e 对这两个问题都是肯定的

标签： r

【解决方案1】：

这似乎基本上是范围连接。这种连接的一种方法是使用fuzzyjoin，但它需要一些努力来复制列等：

library(fuzzyjoin)

my.df3 <- my.df2[1:2]
my.df3$frames2 <- my.df3$frames

out <- genome_left_join(
  my.df3, 
  my.df1, 
  c('subject', 'frames' = 'cy_start', 'frames2' = 'cy_end'),
  type = 'within'
)

out[c('subject.x', 'frames', 'cycle_id')]

但是，请注意，您的循环范围重叠 1 帧，因此您会得到一些双行。你可以通过从cy_end 中减去 1 来避免这种情况。

或者使用data.table，它在这些方面做得更好，并且可以让您以相当容易理解的方式（对于data.table 标准）单行：

library(data.table)
dt1 <- setDT(my.df1)
dt2 <- setDT(my.df2[1:2])
dtout <- dt1[dt2, on = .(subject, cy_start <= frames, cy_end > frames)]

【讨论】：

效率不高，但 dplyr 版本（因为 OP 正在使用 tibbles）my.df2 %>% left_join(my.df1) %>% filter(frames >= cy_start & frames <= cy_end)（在第一次删除 my.df2$cycle_id 列之后）
谢谢！ data.table() 成功了。我也会尝试 dplyr sn-p 以便了解这两种解决方案如何解决问题。
@Axeman 有没有办法为后续调用帧的操作保留帧？
dtout 包含cy_start 和cy_end，我认为在您的预期结果中它们等于frames。因此，您只需重命名其中一列。
啊是的。我最终在 dt1[dt2...] 之前制作了帧的副本

【解决方案2】：

我不清楚my.df2 对您寻求的解决方案有何贡献。也许嵌套循环不是您所需要的？此代码根据my.df1 中的信息重新创建my.df.out。

# create list of frames from first to next-to-last
  frames <- apply(my.df1[3:4], 1, function(v) seq(v[1], v[2]-1))

# use this list to replicate other variables
  subject <- rep(my.df1$subject, lengths(frames)) # note use of 'lengths()'
  cycleid <- rep(my.df1$cycle_id, lengths(frames))

# make variables match the form in my.df.out
  frames <- unlist(frames)
  frames <- as.numeric(frames)
  df.out <- data.frame(subject, frames, cycleid, stringsAsFactors = FALSE)
  class(df.out) <- class(my.df.out) # add other properties for 'identical()'

# see if it did that
  identical(df.out, my.df.out)

[1] 是的

【讨论】：