Question

我正在使用csv文件，我有一个名为“statistics_lastLocatedTime”的列，如下所示 csv file image 我想从第一行中减去第二行“statistics_lastLocatedTime”;第二行的第三行，依此类推，直到最后一行，然后将所有这些差异存储在一个单独的列中，然后将此列与其他相关列组合，如下面的代码所示：

##select related features
data <- read.csv("D:/smart tech/store/2016-10-11.csv")
(columns <- data[with(data, macAddress == "7c:11:be:ce:df:1d" ),
    c(2,10,11,38,39,48,50) ])
write.csv(columns, file = "updated.csv", row.names = FALSE)

## take time difference 
date_data <- read.csv("D:/R/data/updated.csv")
(dates <- date_data[1:40, c(2)])
NROW(dates)
for (i in 1:NROW(dates)) {
  j <- i+1
  r1 <- strptime(paste(dates[i]),"%Y-%m-%d %H:%M:%S")
  r2 <- strptime(paste(dates[j]),"%Y-%m-%d %H:%M:%S")
  diff <- as.numeric(difftime(r1,r2))
  print (diff)
}

## combine time difference with other related columns
combine <- cbind(columns, diff)
combine

现在的问题是我能够获得行的差异，但无法将这些值存储为列，然后将该列与其他相关列组合在一起。请帮我。提前谢谢。

Answer 1

考虑使用diff直接分配vapply变量。此外，不需要单独的 date_data df，因为所有操作都可以在列 df上运行。还要注意时间格式的变化以与当前数据帧中的格式对齐：

columns$diff <- vapply(seq(nrow(columns)), function(i){      
  r1 <- strptime(paste(columns$statistics_lastLocatedTime[i]),"%d-%m-%y %H:%M")
  r2 <- strptime(paste(columns$statistics_lastLocatedTime[i+1]),"%d-%m-%y %H:%M")

  diff <- difftime(r1, r2)      
}, numeric(1))

Answer 2

这是一个四线：

根据Specify custom Date format for colClasses argument in read.table/read.csv
将日期时间作为实际日期时间读入;不需要以后重复转换。
只需在日期列上使用矢量化diff运算符（它会看到它们的类型，并自动为POSIXct日期调度diff函数）。不需要for-loops：

setClass('myDate') # this is not strictly necessary
setAs('character','myDate', function(from) { 
  as.POSIXct(from, format='%d-%m-%y %H:%S', tz='UTC') # or whatever timezone
})

data <- read.csv("D:/smart tech/store/2016-10-11.csv",
            colClasses=c('character','myDate','myDate','numeric','numeric','integer','factor'))
# ...
data$date_diff <- c(NA, diff(data$statistics_lastLocatedTime))

请注意，diff()生成的长度比我们差异化的向量的结果短一个。因此我们必须填充它（例如使用前导NA或任何你想要的东西）。

如何减去日期时间并将它们存储在单独的列中？

2 个答案: