Actualmente estoy tratando con las siguientes estructuras de datos:

Atributos df:

  ID Begin_A      End_A        Interval                          Value
1  5 1990-03-01   2017-03-10   1990-03-01 UTC--2017-03-10 UTC    Cat1
2 10 1993-12-01   2017-12-02   1993-12-01 UTC--2017-12-02 UTC    Cat2
3  5 1991-03-01   2017-03-03   1991-03-01 UTC--2017-03-03 UTC    Cat3
4 10 1995-12-05   2017-12-10   1995-12-05 UTC--2017-12-10 UTC    Cat4

Reservas df:

  ID    Begin_A      End_A                       Interval
1  5 2017-03-03 2017-03-05 2017-03-03 UTC--2017-03-05 UTC
2  6 2017-05-03 2017-05-05 2017-05-03 UTC--2017-05-05 UTC
3  8 2017-03-03 2017-03-05 2017-03-03 UTC--2017-03-05 UTC
4 10 2017-12-05 2017-12-06 2017-12-05 UTC--2017-12-06 UTC

Como ya se mencionó en la siguiente publicación:Valores coincidentes condicionados a intervalos e ID superpuestos , Tengo la intención de hacer la siguiente reestructuración de datos: tome la ID de las reservas, filtre todas las filas del marco de datos de atributos donde la ID de los atributos coincide con la ID de la reserva. Compruebe cuáles de las filas con ID de atributo coincidente también tienen intervalos de tiempo superpuestos (int_overlaps de lubridate). Luego tome el valor respectivo de la columna Valor e imprima cada uno de ellos en la columna Valor_atributo.

El resultado previsto se vería así:

ID  Begin_A      End_A        Interval                        Attribute_value
5   2017-03-03   2017-03-05   2017-03-03 UTC--2017-03-05 UTC  Cat1,Cat3
6   2017-05-03   2017-05-05   2017-05-03 UTC--2017-05-05 UTC  NA
8   2017-03-03   2017-03-05   2017-03-03 UTC--2017-03-05 UTC  NA
10  2017-12-05   2017-12-06   2017-12-05 UTC--2017-12-06 UTC  Cat4

ycw ya proporcionó una respuesta parcial a esta pregunta aquí :(https://stackoverflow.com/a/46819541/8259308) Esta solución no permite largos períodos entre Begin_A y End_A en el marco de datos de atributos, porque se crea un vector con fechas individuales con este comando:

complete(Date = full_seq(Date, period = 1), ID) %>%

Dado que mi conjunto de datos original tiene una gran cantidad de observaciones con marcos de tiempo largos en el marco de datos de Atributos, R no es capaz de procesar estas grandes cantidades de observaciones. Mi idea era modificar la línea mencionada anteriormente para reducir los saltos en fechas a meses (lo que también disminuiría la precisión) o intentar un nuevo enfoque. El siguiente código produce los marcos de datos presentados anteriormente:

library(lubridate)
library(tidyverse)
# Attributes data frame:
date1 <- as.Date(c('1990-3-1','1993-12-1','1991-3-1','1995-12-5'))
date2 <- as.Date(c('2017-3-10','2017-12-2','2017-3-3','2017-12-10'))
attributes <- data.frame(matrix(NA,nrow=4, ncol = 5)) 
names(attributes) <- c("ID","Begin_A", "End_A", "Interval", "Value")
attributes$ID <- as.numeric(c(5,10,5,10))
attributes$Begin_A <-date1
attributes$End_A <-date2
attributes$Interval <-attributes$Begin_A %--% attributes$End_A
attributes$Value<- as.character(c("Cat1","Cat2","Cat3","Cat4"))

### Bookings data frame:

date1 <- as.Date(c('2017-3-3','2017-5-3','2017-3-3','2017-12-5'))
date2 <- as.Date(c('2017-3-5','2017-5-5','2017-3-5','2017-12-6'))
bookings <- data.frame(matrix(NA,nrow=4, ncol = 4)) 
names(bookings) <- c("ID","Begin_A", "End_A", "Interval")
bookings$ID <- as.numeric(c(5,6,8,10))
bookings$Begin_A <-date1
bookings$End_A <-date2
bookings$Interval <-bookings$Begin_A %--% bookings$End_A

Esta es la solución para la publicación anterior proporcionada por ycw:

library(tidyverse)

attributes2 <- attributes %>%
  select(-Interval) %>%
  gather(Type, Date, ends_with("_A")) %>%
  select(-Type) %>%
  group_by(Value) %>%
  complete(Date = full_seq(Date, period = 1), ID) %>%
  ungroup()

bookings2 <- bookings %>%
  select(-Interval) %>%
  gather(Type, Date, ends_with("_A")) %>%
  select(-Type) %>%
  group_by(ID) %>%
  complete(Date = full_seq(Date, period = 1)) %>%
  ungroup()

bookings3 <- bookings2 %>%
  left_join(attributes2, by = c("ID", "Date")) %>%
  group_by(ID) %>%
  summarise(Attribute_value = toString(sort(unique(Value)))) %>%
  mutate(Attribute_value = ifelse(Attribute_value %in% "", NA, Attribute_value))

bookings4 <- bookings %>% left_join(bookings3, by = "ID")
bookings4
  ID    Begin_A      End_A                       Interval Attribute_value
1  5 2017-03-03 2017-03-05 2017-03-03 UTC--2017-03-05 UTC      Cat1, Cat3
2  6 2017-05-03 2017-05-05 2017-05-03 UTC--2017-05-05 UTC            <NA>
3  8 2017-03-03 2017-03-05 2017-03-03 UTC--2017-03-05 UTC            <NA>
4 10 2017-12-05 2017-12-06 2017-12-05 UTC--2017-12-06 UTC            Cat4