如何按月份统计data.table中处于起止日期间的有效条目数量

• 向量长度不匹配：data.table的:=默认对整列操作，你代码中的start >= month & month_end <= end是拿整列的start/end（长度为你的原始记录数）和整列的month/month_end（长度为月度序列的总月数）直接按位比较，两个长度不相等的向量比较会循环复用短向量，不仅触发警告，逻辑也完全不符合预期。
• 赋值逻辑错误：satcat[...,.N]只会计算一次全局的匹配总次数，然后把这个固定值重复赋给所有行的count字段，所以所有行结果一致。
• 判断条件逻辑可按需调整：如果你要统计整月都处于运行状态的条目，正确的判断应该是start <= month & end >= month_end；如果要统计当月有任意一天处于运行状态的条目，正确的判断应该是start <= month_end & end >= month，你原代码的判断条件写反了起始值的比较方向。

方案1：逐行分组计算（易理解，中小数据量适用） #

利用by = .I按行分组，每次取当前行的month和month_end值做匹配：

library(data.table)
# 生成月度序列表
month_dt <- data.table(
    month = seq(as.Date('1950-01-01','%Y-%m-%d'), as.Date('2021-09-01','%Y-%m-%d'), 'months'),
    month_end = seq(as.Date('1950-02-01','%Y-%m-%d'), as.Date('2021-10-01', '%Y-%m-%d'), 'months') -1
)
# 逐行计算匹配数，以下为统计当月有任意一天在运行的逻辑，可自行替换判断条件
month_dt[, count := satcat[start <= month_end & end >= month, .N], by = .I]

方案2：区间连接（大数据量下效率更高） #

用data.table的foverlaps做区间重叠连接，避免逐行循环：

# 给原始表设置区间键
setkey(satcat, start, end)
# 区间连接后按月份分组统计数量
month_dt[, count := foverlaps(
  month_dt, satcat, 
  by.x = c("month", "month_end"), 
  nomatch = 0
)[, .N, by = .(month, month_end)][.SD, on = .(month, month_end), N]]
# 无匹配的月份补0
month_dt[is.na(count), count := 0]

方案3：apply系列实现 #

用apply逐行遍历月度序列计算：

month_dt$count <- apply(month_dt, 1, function(row) {
  cur_month <- as.Date(row[1])
  cur_month_end <- as.Date(row[2])
  # 同样可自行替换判断条件
  satcat[start <= cur_month_end & end >= cur_month, .N]
})

内容的提问来源于stack exchange，提问作者futuraprime