计算时间间隔

3 回答

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  您可以使用 lubridate 包从日期对象中提取小时，分钟等 . 如果你知道活动时间的那一刻，你知道事件发生的半小时 . 我用两台机器采样了一些数据 . 我添加了一个变量的"whole"半小时之后事件发生的地方，然后你可以算这些 . 希望这就是你所追求的，祝你好运 .

  require(lubridate)
  set.seed(1234)
  example.dat <- data.frame(
    machine = paste("M", sample(1:2, 100, replace = T), sep = ""),
    dates = sort(as.POSIXct(sample(1377100000:1377110000, 100), origin = "1960-01-01"))
    )
  example.dat <- example.dat[order(example.dat$machine), ]
  
  halfHours <- ifelse(minute(example.dat$dates) < 30, 0, 30)
  example.dat$datesHH <- example.dat$dates
  minute(example.dat$datesHH) <- halfHours; second(example.dat$datesHH) <- 0
  
  data.frame(table(example.dat[ ,c(1,3)]))
  

  回复于 2024-05-05T06:29:20+08:00
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  您可以使用 ceiling 将时间的数字表示舍入为最接近的30分钟：

  df$time <- with(df, as.POSIXct(ceiling(as.numeric(ISOdatetime)/(30*60)) * (30*60),
                                  origin = "1970-01-01"))
  
  # counts for each combination of time and machine
  with(df, data.frame(table(time, machine)))
  

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  下面是一个旨在生成此类计数的函数 . 以下是其使用示例：

  crashDate <- as.Date(c("1908-09-17","1912-07-12","1913-08-06",
                          "1913-09-09","1913-10-17"))
  df <- data.frame(date=crashDate)
  byYears <- DAAGviz::eventCounts(data=df, dateCol="date",
                                   from=as.Date("1908-01-01"),
                                   by="1 year")
  

  输出是：

  > byYears
              Date n_
      1 1908-01-01  1
      2 1909-01-01  0
      3 1910-01-01  0
      4 1911-01-01  0
      5 1912-01-01  1
      6 1913-01-01  3
  

  参数 categoryCol （字符）可选地指定包含要对其进行分类的类别的列的名称（每个类别一列） . 列 takeOnly 可选地包含一个文本字符串，在数据框 data 的环境中进行求值时，会生成一个逻辑向量，用于限制要计数的行 . 有效 by 参数的示例包括： "1 day" ，或 "1 week" ，或 "4 weeks" ，或 "1 month" ，或 "1 quarter" ，或 "1 year" 或 "10 years" . 见 help(seq.Date) .

  如果确实在基础或推荐的包装中没有这样的功能，我可以提交上述内容，可能需要进行少量修改，以便包含在内 .

  eventCounts <-
  function (data, dateCol = "Date", from = NULL, to = NULL, by = "1 month", 
            categoryCol = NULL, takeOnly = NULL, prefix = "n_") 
  {
      checkCols <- c(dateCol, categoryCol) %in% names(data)
      if (!is.null(categoryCol) & !all(checkCols)) {
          txt <- paste("Name(s)", c(dateCol, categoryCol)[!checkCols], 
                       "not found in", deparse(data))
          stop(txt)
      }
      if (!is.null(takeOnly)) {
          subdat <- eval(parse(text = takeOnly), data)
          data <- subset(data, subdat)
      }
      date <- data[, dateCol]
      if (!is(date, "Date")) {
          date <- try(as.Date(date), silent = TRUE)
          if (class(date) == "try-error") 
              stop(paste("Column", dateCol, "must hold a date object"))
      }
      if (is.null(from)) 
          from <- min(date)
      if (is.null(to)) 
          to <- max(date)
      dateBreaks <- seq(from = from, to = to, by = by)
      dateBreaks <- c(dateBreaks, max(dateBreaks) + diff(dateBreaks[1:2]))
      countDF <- data.frame(Date = dateBreaks[-length(dateBreaks)])
      if (!is.null(categoryCol)) 
          categs <- names(table(data[, categoryCol]))
      else categs <- ""
      for (cat in categs) {
          if (!is.null(categoryCol)) 
              select <- data[, categoryCol] == cat
          else select <- rep(TRUE, nrow(countDF))
          cutDates <- cut(date[select], dateBreaks, right = FALSE)
          countNam <- paste0(prefix, gsub(" ", "", cat))
          countDF[, countNam] <- as.vector(table(cutDates))
      }
      countDF
  }
  

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