我试图获取日期（衰退日期）的向量，创建一个间隔，然后使用该间隔在现有数据框中创建一个新列，以指示某个日期是否在衰退期内。
我确定有多种方法可以执行此操作，但是我尝试的方法没有用，并且不确定如何解决。我试图使用this approach，但无济于事。
可复制示例
library(tidyverse)
library(lubridate)
# dput data
recession_dates <- structure(list(start = structure(c(4199, 7486, 11382, 13848), class = "Date"),
stop = structure(c(4687, 7729, 11627, 14396), class = "Date")), class = c("tbl_df",
"tbl", "data.frame"), row.names = c(NA, -4L))
my_df <- structure(list(Date = structure(c(3742, 3833, 3925, 4017, 4107,
4198, 4290, 4382, 4472, 4563, 4655, 4747, 4837, 4928, 5020, 5112,
5203, 5294, 5386, 5478, 5568, 5659, 5751, 5843, 5933, 6024, 6116,
6208, 6298, 6389, 6481, 6573, 6664, 6755, 6847, 6939, 7029, 7120,
7212, 7304, 7394, 7485, 7577, 7669, 7759, 7850, 7942, 8034, 8125,
8216, 8308, 8400, 8490, 8581, 8673, 8765, 8855, 8946, 9038, 9130,
9220, 9311, 9403, 9495, 9586, 9677, 9769, 9861, 9951, 10042,
10134, 10226, 10316, 10407, 10499, 10591, 10681, 10772, 10864,
10956, 11047, 11138, 11230, 11322, 11412, 11503, 11595, 11687,
11777, 11868, 11960, 12052, 12142, 12233, 12325, 12417, 12508,
12599, 12691, 12783, 12873, 12964, 13056, 13148, 13238, 13329,
13421, 13513, 13603, 13694, 13786, 13878, 13969, 14060, 14152,
14244, 14334, 14425, 14517, 14609, 14699, 14790, 14882, 14974,
15064, 15155, 15247, 15339, 15430, 15521, 15613, 15705, 15795,
15886, 15978, 16070, 16160, 16251, 16343, 16435, 16525, 16616,
16708, 16800, 16891, 16982, 17074, 17166, 17256, 17347, 17439,
17531, 17621, 17712, 17804, 17896, 17986, 18077, 18169), class = "Date"),
Asset = c("real_gdp_usd2012", "real_gdp_usd2012", "real_gdp_usd2012",
"real_gdp_usd2012", "real_gdp_usd2012", "real_gdp_usd2012",
"real_gdp_usd2012", "real_gdp_usd2012", "real_gdp_usd2012",
"real_gdp_usd2012", "real_gdp_usd2012", "real_gdp_usd2012",
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"real_gdp_usd2012", "real_gdp_usd2012", "real_gdp_usd2012",
"real_gdp_usd2012", "real_gdp_usd2012", "real_gdp_usd2012",
"real_gdp_usd2012", "real_gdp_usd2012", "real_gdp_usd2012",
"real_gdp_usd2012", "real_gdp_usd2012", "real_gdp_usd2012",
"real_gdp_usd2012", "real_gdp_usd2012", "real_gdp_usd2012",
"real_gdp_usd2012", "real_gdp_usd2012", "real_gdp_usd2012",
"real_gdp_usd2012", "real_gdp_usd2012", "real_gdp_usd2012",
"real_gdp_usd2012", "real_gdp_usd2012", "real_gdp_usd2012",
"real_gdp_usd2012", "real_gdp_usd2012", "real_gdp_usd2012",
"real_gdp_usd2012", "real_gdp_usd2012", "real_gdp_usd2012",
"real_gdp_usd2012", "real_gdp_usd2012", "real_gdp_usd2012",
"real_gdp_usd2012", "real_gdp_usd2012", "real_gdp_usd2012"
), Value = c(6837.6, 6696.8, 6688.8, 6813.5, 6947, 6895.6,
6978.1, 6902.1, 6794.9, 6825.9, 6799.8, 6802.5, 6892.1, 7049,
7189.9, 7339.9, 7483.4, 7612.7, 7686.1, 7749.2, 7824.2, 7893.1,
8013.7, 8073.2, 8148.6, 8185.3, 8263.6, 8308, 8369.9, 8460.2,
8533.6, 8680.2, 8725, 8839.6, 8891.4, 9009.9, 9101.5, 9171,
9238.9, 9257.1, 9358.3, 9392.3, 9398.5, 9312.9, 9269.4, 9341.6,
9388.8, 9421.6, 9534.3, 9637.7, 9733, 9834.5, 9851, 9908.3,
9955.6, 10091, 10189, 10327, 10387.4, 10506.4, 10543.6, 10575.1,
10665.1, 10737.5, 10817.9, 10998.3, 11097, 11212.2, 11284.6,
11472.1, 11615.6, 11715.4, 11832.5, 11942, 12091.6, 12287,
12403.3, 12498.7, 12662.4, 12877.6, 12924.2, 13160.8, 13178.4,
13260.5, 13222.7, 13300, 13244.8, 13280.9, 13397, 13478.2,
13538.1, 13559, 13634.3, 13751.5, 13985.1, 14145.6, 14221.1,
14329.5, 14465, 14609.9, 14771.6, 14839.8, 14972.1, 15066.6,
15267, 15302.7, 15326.4, 15456.9, 15493.3, 15582.1, 15666.7,
15762, 15671.4, 15752.3, 15667, 15328, 15155.9, 15134.1,
15189.2, 15356.1, 15415.1, 15557.3, 15672, 15750.6, 15712.8,
15825.1, 15820.7, 16004.1, 16129.4, 16198.8, 16220.7, 16239.1,
16383, 16403.2, 16531.7, 16663.6, 16616.5, 16841.5, 17047.1,
17143, 17277.6, 17405.7, 17463.2, 17468.9, 17556.8, 17639.4,
17735.1, 17824.2, 17925.3, 18021, 18163.6, 18322.5, 18438.3,
18598.1, 18732.7, 18783.5, 18927.3, 19021.9, 19112.5)), row.names = c(NA,
-159L), class = "data.frame")
# Turn recession dates into recession intervals
recession_intervals <- interval(recession_dates$start, recession_dates$stop)
# Test to see if works
my_df %>% mutate(recession = Date %within% recession_intervals)
不起作用：
# partial output
> my_df %>% mutate(recession = Date %within% recession_intervals)
Date Asset Value recession
1 1980-03-31 real_gdp_usd2012 6837.6 FALSE
2 1980-06-30 real_gdp_usd2012 6696.8 FALSE
3 1980-09-30 real_gdp_usd2012 6688.8 FALSE
4 1980-12-31 real_gdp_usd2012 6813.5 FALSE
5 1981-03-31 real_gdp_usd2012 6947.0 FALSE
6 1981-06-30 real_gdp_usd2012 6895.6 FALSE
7 1981-09-30 real_gdp_usd2012 6978.1 FALSE
8 1981-12-31 real_gdp_usd2012 6902.1 FALSE
9 1982-03-31 real_gdp_usd2012 6794.9 TRUE
10 1982-06-30 real_gdp_usd2012 6825.9 FALSE
11 1982-09-30 real_gdp_usd2012 6799.8 FALSE
12 1982-12-31 real_gdp_usd2012 6802.5 FALSE
13 1983-03-31 real_gdp_usd2012 6892.1 FALSE
但是，这不起作用，因为在经济衰退期内，输出在任何日期都不会返回TRUE（还会生成很多警告消息）。
如果有人可以告诉我使用此方法的正确方法（也可以使用dplyr使用其他可扩展方法），我将不胜感激！
戴夫
答案 0 :(得分：2)
在查看链接的帮助文件时，需要确保间隔在list中，以便正确比较它们。
根据标准R规则回收。 如果
b是间隔列表，则a检查它是否落在b中的任何间隔内。
因此，这应该起作用：
my_df %>% mutate(recession = Date %within% as.list(recession_intervals))