Суммировать значения строк на основе двух дат из другого фрейма данных

С pmap и between:

library(purrr)
library(dplyr)
df1 %>% 
  mutate(mean = pmap(across(date1:date2), ~ mean(df2$value[between(df2$date, ..1, ..2)])))

#        id      date1      date2     mean
#1: id_0001 2017-01-01 2017-01-05      3.6
#2: id_0002 2017-01-02 2017-01-08 4.428571
#3: id_0003 2017-01-04 2017-01-07     4.25

Если средства неточны, кажется, вам нужен подход, как показано ниже:

library(data.table)

df1[, value := df2[.SD, on = .(date >= date1, date <= date2), mean(value), by = .EACHI]$V1]

Вывод:

df1

        id      date1      date2    value
1: id_0001 2017-01-01 2017-01-05 3.600000
2: id_0002 2017-01-02 2017-01-08 4.428571
3: id_0003 2017-01-04 2017-01-07 4.250000

Не data.table, но этот подход dplyr избегает объединения и должен (?) Требовать меньше памяти:

library(dplyr)

df1 %>% 
  group_by(id) %>% 
  mutate(value = mean(df2$value[df2$date >= date1 & df2$date <= date2])) %>% 
  ungroup()

# A tibble: 3 × 4
  id      date1      date2      value
  <chr>   <date>     <date>     <dbl>
1 id_0001 2017-01-01 2017-01-05  3.6 
2 id_0002 2017-01-02 2017-01-08  4.43
3 id_0003 2017-01-04 2017-01-07  4.25

Или аналогичный базовый подход R с использованием sapply() по строкам вместо группировки по id:

df1$value <- sapply(
  seq(nrow(df1)),
  \(i) mean(df2$value[df2$date >= df1$date1[[i]] & df2$date <= df1$date2[[i]]])
)

        id      date1      date2    value
1: id_0001 2017-01-01 2017-01-05 3.600000
2: id_0002 2017-01-02 2017-01-08 4.428571
3: id_0003 2017-01-04 2017-01-07 4.250000

Два способа решить вашу проблему с помощью пакета data.table:

# Method 1
df1[, value := df2[date>=date1 & date<=date2, mean(value)], by=.(date1, date2)]

# Method 2
df1[, value := df2[.BY, mean(value), on=.(date>=date1, date<=date2)], by=.(date1, date2)]


        id      date1      date2    value
    <char>     <IDat>     <IDat>    <num>
1: id_0001 2017-01-01 2017-01-05 3.600000
2: id_0002 2017-01-02 2017-01-08 4.428571
3: id_0003 2017-01-04 2017-01-07 4.250000

Вот еще один non-equi join вариант внутри data.table

df2[df1,
  on = .(date >= date1, date <= date2)
][
  ,
  .(value = mean(value)), 
  .(id, date1 = date, date2 = date.1)
]

который дает

        id      date1      date2    value
1: id_0001 2017-01-01 2017-01-05 3.600000
2: id_0002 2017-01-02 2017-01-08 4.428571
3: id_0003 2017-01-04 2017-01-07 4.250000