处理超24小时的时间格式并做运算时data.table条件赋值报错问题

你遇到的报错是data.table子集赋值逻辑和lubridate::Period类（hms()返回的对象类型）的兼容性问题：当你在[i]位置添加筛选条件后，j位置直接执行hmstime + addingtime返回的是全表长度的Period向量，和筛选后需要赋值的子集行数长度不匹配，进而触发报错。
你的初始实现思路没有问题，lubridate::hms确实是处理超24小时时长类数据的最优选择，报错不是实现思路错误导致的。

方法1：使用条件判断全量赋值（最便捷） #

直接用data.table自带的fifelse做全量条件计算，长度和全表行数完全匹配，不会出现适配问题：

foo[, test2 := fifelse(hmstime < testingtime, hmstime + addingtime, as.period(NA))]

方法2：转数值型秒数运算（性能最优、兼容性最好） #

如果处理数据量较大，建议先把时间统一转为总秒数的数值格式做运算，需要展示时再转回hms格式，完全规避S3类的适配问题：

# 预处理转为数值秒数
testingtime_sec <- as.numeric(testingtime)
addingtime_sec <- as.numeric(addingtime)
foo[, hmstime_sec := as.numeric(hmstime)]

# 条件赋值无任何兼容问题
foo[hmstime_sec < testingtime_sec, test2 := hms(hmstime_sec + addingtime_sec)]

方法3：子集内取对应列运算 #

如果一定要在子集赋值逻辑里直接操作Period类，可在j位置明确取子集内的列做计算：

foo[hmstime < testingtime, test2 := hmstime[.I] + addingtime]

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Discus23