dplyrで日付をフィルタリングする

Question

地理的な場所と日付に基づいてフィルタリングする大規模なデータセット（> 3k行）があります。場所フィルタリングは正常に動作しますが、日付の上に論理演算子を使用したとき、私は（dplyr）filterと、次のエラーメッセージが表示されます。

Error: level sets of factors are different 

私の現在のコード以下の通りです：

head(master.data) 
    State.Name County.Code Latitude Longitude Arithmetic.Mean Date.Local 
1  Alabama   3 30.49748 -87.88026    8.0 2014-01-02 
2  Alabama   3 30.49748 -87.88026    7.0 2014-01-05 
3  Alabama   3 30.49748 -87.88026    7.0 2014-01-08 
4  Alabama   3 30.49748 -87.88026    3.6 2014-01-11 
5  Alabama   3 30.49748 -87.88026    5.2 2014-01-14 
6  Alabama   3 30.49748 -87.88026    4.4 2014-01-17 

master.data$Date.Local <- as.Date(master.data$Date.Local, format = "%Y-%m-%d") 

site.info <- data.frame("Alabama", 3, 30, 90, "28/12/2015", "13/07/2016") 
names(site.info) <- c("State.Name", "County.Code", "Latitude", "Longitude", 
         "Date.Start", "Date.End") 
site.info$Date.Start <- as.Date(site.info$Date.Start, format = "%d/%m/%Y") 
site.info$Date.End <- as.Date(site.info$Date.End, format = "%d/%m/%Y") 

reduced.data <- filter(master.data, State.Name == site.info$State.Name, 
         Date.Local >= site.info$Date.Start 
         & Date.Local <= site.info$Date.End) 

両方site.infoとmaster.data持っていますas.Dateを使用してフォーマットされた日付。外部ソースからインポートされるため、入力形式が異なります。

2つの論理演算を、期待される結果をfilterの外で実行できます。なぜこれが当てはまるのか分かりません。 %in%を使用すると、

Date.Local %in% c(site.info$Date.Start, site.info$Date.End) 

どのように私はこの作業を取得することができ、同じ結果が得られますか？

Answer 1

くらい試した後、subsetが、この場合のfilterより良い作品と思われる：上記のコードは私がしたい正確な結果を与える

reduced.data <- subset(master.data, Latitude %in% closest.sites$Latitude 
         & Longitude %in% closest.sites$Longitude 
         & Date.Local >= site.info$Date.Start 
         & Date.Local <= site.info$Date.End) 

。

同じタイムスタンプのすべてのエントリをフィルタリングしようとしています。同じ日に撮影されたすべてのサンプルをフィルタリングし、平均を探したいと思います。この場合、subsetとfilterの両方が失敗するようです。 Rは悲惨です。