Atualmente, estou lidando com as seguintes estruturas de dados:

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 já mencionado no seguinte post:Valores correspondentes condicionados a intervalos e ID sobrepostos , Pretendo fazer a seguinte reestruturação de dados: Pegue o ID das reservas, filtre todas as linhas do quadro de dados dos atributos em que o ID dos atributos corresponde ao ID da reserva. Verifique quais das linhas com o ID do atributo correspondente também têm intervalos de tempo sobrepostos (int_overlaps from lubridate). Em seguida, pegue o respectivo valor da coluna Valor e imprima cada um deles na coluna Atributo_Valor.

O resultado pretendido ficaria assim:

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

O ycw já forneceu uma resposta parcial para esta pergunta aqui :(https://stackoverflow.com/a/46819541/8259308) Esta solução não permite longos períodos entre Begin_A e End_A no quadro de dados dos atributos, porque um vetor com datas individuais é criado com este comando:

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

Como meu conjunto de dados original possui uma quantidade muito grande de observações com prazos longos no quadro de dados Atributos, R não é capaz de processar essa grande quantidade de observações. Minha idéia era modificar a linha acima mencionada para reduzir os saltos em datas para meses (o que também diminuiria a precisão) ou tentar uma nova abordagem. O código a seguir produz os quadros de dados apresentados acima:

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 é a solução para o post anterior fornecido pelo 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