如何用dplyr筛选包含20:00-次日8:00时段的POSIXct交易数据？

你的问题很典型——只检查起止时间的小时会漏掉那些跨天、全程覆盖目标时段的交易。我们可以换个思路，排除那些完全处于早8点到晚8点之间的交易，剩下的就是符合要求的（即至少部分时段落在晚8到早8的交易）。

问题根源 #

你原来的代码：

df %>% filter(hour(start_time) >=20 | hour(start_time) <8 | hour(end_time)>=20 | hour(end_time)<8)

只判断了起止时间的小时是否在目标区间，但比如start_time=9:00、end_time=次日9:00的交易，虽然起止都不在目标时段，但全程包含了晚8到早8，这类交易就会被漏掉。

改进后的代码 #

我们用取反逻辑来实现，只排除完全落在当日8:00-20:00的交易：

library(dplyr)
library(lubridate) # 用来处理时间，若未加载请先运行

df_filtered <- df %>%
  filter(
    !(
      as.Date(start_time) == as.Date(end_time) & # 交易在同一天内
        hour(start_time) >= 8 & hour(start_time) < 20 & # 开始时间在8-20区间
        hour(end_time) >= 8 & hour(end_time) < 20 # 结束时间也在8-20区间
    )
  )

逻辑解释 #

这个条件会保留以下所有符合要求的交易：

• 开始时间或结束时间本身就在晚8到早8之间（比如23:40开始、00:10结束的交易）
• 跨天的交易（只要交易跨天，必然会包含晚8到早8的时段，比如9点到次日9点的交易）
• 部分时段覆盖目标区间的交易（比如7点到9点的交易，包含早7点的目标时段）

只有完全在当日8:00-20:00之间的交易会被排除，这正是我们不需要的。

验证案例 #

我们用几个测试案例验证逻辑：

• ✅ 交易：start=2018-05-23 23:40:00，end=2018-05-24 00:10:00 → 符合要求，被保留
• ✅ 交易：start=2018-05-24 09:00:00，end=2018-05-25 09:00:00 → 跨天包含目标时段，被保留
• ❌ 交易：start=2018-05-24 10:00:00，end=2018-05-24 18:00:00 → 完全在8-20之间，被排除
• ✅ 交易：start=2018-05-24 07:00:00，end=2018-05-24 09:00:00 → 包含早7点的目标时段，被保留

这样的写法既简洁又覆盖了所有场景，不需要额外判断时长，避免了冗余。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Nick