使用R计算每个周期内的时间间隔

wribegjk 于 2023-05-11 发布在其他

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我有这样一个数据：

data<-data.frame(time=c(20230404001040, 20230404001050,20230404001100, 20230404001110, 20230404001120,20230404001130,
                        20230404001140,20230404001150,20230404001200),
                 on=c("FALSE", "FALSE", "FALSE", "TRUE","TRUE","TRUE","FALSE","FALSE","FALSE"))

'time'被写为ymd_hms表示。我想我可以使用data[,1] <- ymd_hms(data[,1])。如果on为FALSE，则表示开关关闭。如果on为TRUE，则意味着交换机处于打开状态。
我想计算每个开/关事件的持续时间。time的每行为10秒间隔。因此，我可以计算每个on/off事件中有多少行，并乘以10。所以我想要的输出应该是这样的：

data<-data.frame(time=c(20230404001040, 20230404001050,20230404001100, 20230404001110, 20230404001120,20230404001130,
                        20230404001140,20230404001150,20230404001200),
                 on=c("FALSE", "FALSE", "FALSE", "TRUE","TRUE","TRUE","FALSE","FALSE","FALSE"),
                 time_after_switch=c(0,10,20,0,10,20,0,10,20))

对于我的data，前3行是关闭事件，后3行是打开事件，最后3行是关闭事件。所以我可以把它看作是三个周期。在每个循环内，持续时间为0、10、20、0、10、20、0、10、20。我想用r代码来计算time_after_switch的值。

r

来源：https://stackoverflow.com/questions/76189564/calculate-the-time-intervals-within-each-cycle-using-r

1条答案

按热度按时间

iklwldmw1#

一种方法（使用日志条目之间的实际时间跨度）：

## helper function to uniquely label blocks
## of continuous state for later groupwise
## duration summing:

get_block_labels <- function(xs){
  rls <- rle(xs)$lengths
  rep(1:length(rls), times = rls)
}

library(dplyr)

data |>
  arrange(time) |>
  mutate(time = time |> as.character() |>  ymd_hms(),
         dt = (time - lag(time, default = time[1])) |> as.integer(),
         block = get_block_labels(on)
         ) |>
  group_by(block) |>
  mutate(dur = cumsum(dt))

输出：

+ # A tibble: 9 x 5
# Groups:   block [3]
  time                on       dt block   dur
  <dttm>              <chr> <int> <int> <int>
1 2023-04-04 00:10:40 FALSE     0     1     0
2 2023-04-04 00:10:50 FALSE    10     1    10
3 2023-04-04 00:11:00 FALSE    10     1    20
4 2023-04-04 00:11:10 TRUE     10     2    10
5 2023-04-04 00:11:20 TRUE     10     2    20
6 2023-04-04 00:11:30 TRUE     10     2    30
7 2023-04-04 00:11:40 FALSE    10     3    10
8 2023-04-04 00:11:50 FALSE    10     3    20
9 2023-04-04 00:12:00 FALSE    10     3    30

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