我有一百多万行的时间序列，有许多不同的ID，每个ID有数万个数据点。

timeseries <- tibble(ID = c(101, 101, 101, 101, 101), 
                     time = c(1,2,3,4,5), 
                     block = c(0,0,0,0,0))

我还有一个包含数千行的tibble，其中包含事件的开始和结束时间，每个ID都不同，应该在时间序列上标记这些时间（以便可以使用summarize()轻松总结它们）。在事件之间以及每个ID的时间序列的开始和开始处存在空时间点。

blocks <- tibble(ID = c(101, 101), 
                 block = c(1, 2), 
                 st = c(1, 4), 
                 end = c(2,5))

如何做到这一点最容易和快速？
我目前的解决方案非常缓慢和笨拙：

j <- 1
  for(i in 1:nrow(blocks)){
    checkrow <- blocks[i,]
    while(timeseries[j, "ID"] < checkrow["ID"]) j = j+1   # skip wrong ID
    while(timeseries[j, "time"] < checkrow["st"]) j = j+1 # skip timepoints until start
    while(timeseries[j, "time"] < checkrow["end"]){
      timeseries[j, "block"] <- checkrow["block"]         # mark timepoints until end
      j = j+1
    }
    next  # move to next block
  }

我没有时间序列中的开始点和结束点，中间有NA，也不知道如何做到这一点，所以this和this解决方案没有帮助。
我想留在tidyverse和向量逻辑，而不是循环，但不知道如何。我看了map()，但不知道如何做到这一点。我肯定我错过了一些简单的答案。