从R中的时间序列数据中提取特征

Question

我具有以下格式的交易数据。

transaction <- data.frame(account_id=c('ID001','ID001','ID002','ID002','ID001','ID002'),
                          transaction_date=c('2017-01-02','2017-01-22','2017-02-18','2017-02-22','2017-03-10','2017-03-16'),
                          amount=c(2000,400,6000,350,570,2500))

我想在下表中的transaction_date之前从上述交易中提取功能。

之前

churn_label <- data.frame(account_id=c('ID001','ID002'),
                          transaction_date=c('2017-03-10','2017-03-16'),
                          churn_label=c(1,1))

之后

我的想法是

步骤1：逐行循环churn_label表并按account_id过滤交易记录表

步骤2：根据过滤后的数据创建新功能。

但是，我担心运行时间。我听说for（）循环需要大量的计算时间。在R中还有另一种方法吗？