Question

该问题类似于几天前已经发布的问题，Collapse rows from 0 to 0

此处与上一个问题不同的新变化是，如何仅对时间差小于或等于60的行按ID折叠行。

例如，使用相同的数据集

Incident.ID..                date           product
INCFI0000029582     2014-09-25 08:39:45     foo
INCFI0000029582     2014-09-25 08:39:45     foo
INCFI0000029582     2014-09-25 08:39:48     bar 
INCFI0000029582     2014-09-25 08:40:44     foo
INCFI0000029582     2014-10-10 23:04:00     foo
INCFI0000029587     2014-09-25 08:33:32     bar
INCFI0000029587     2014-09-25 08:34:41     bar
INCFI0000029587     2014-09-25 08:35:24     bar
INCFI0000029587     2014-10-10 23:04:00     foo


df <- structure(list(Incident.ID.. = c("INCFI0000029582", "INCFI0000029582","INCFI0000029582", 
"INCFI0000029582", "INCFI0000029582", "INCFI0000029587", "INCFI0000029587", 
"INCFI0000029587", "INCFI0000029587"), date = c("2014-09-25 08:39:45","2014-09-25 08:39:45", 
"2014-09-25 08:39:48", "2014-09-25 08:40:44", "2014-10-10 23:04:00", 
"2014-09-25 08:33:32", "2014-09-25 08:34:41", "2014-09-25 08:35:24", 
"2014-10-10 23:04:00"), product = 
c("foo","foo","bar","foo","foo","bar","bar","bar","foo")), 
class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-L))

这将通过ID计算时差

 library(dplyr)
 library(lubridate)
 df1 <- df %>%
  group_by(Incident.ID..) %>%
  arrange(ymd_hms(date)) %>%
  mutate(diff = c(0, diff(ymd_hms(date))))

这将导致新列差异如下所示

Incident.ID..   date                 product    diff
INCFI0000029582 2014-09-25 08:39:45  foo        0
INCFI0000029582 2014-09-25 08:39:45  foo        0
INCFI0000029582 2014-09-25 08:39:48  bar        3
INCFI0000029582 2014-09-25 08:40:44  foo        56
INCFI0000029582 2014-10-10 23:04:00  foo        1347796
INCFI0000029587 2014-09-25 08:33:32  bar        0
INCFI0000029587 2014-09-25 08:34:41  bar        69
INCFI0000029587 2014-09-25 08:35:24  bar        43
INCFI0000029587 2014-10-10 23:04:00  foo        1348116

现在仅以时间差小于或等于60的Incident.ID..折叠行，即diff <= 60应该产生这样的最终数据集

 Incident.ID..     DateMin              DateMax              product      diff_collapse
 INCFI0000029582   2014-09-25 08:39:45  2014-09-25 08:40:44  foo,bar,foo  0,0,3,56
 INCFI0000029582   2014-09-25 08:40:44  2014-10-10 23:04:00  foo          1347796
 INCFI0000029587   2014-09-25 08:33:32  2014-09-25 08:34:41  bar          0
 INCFI0000029587   2014-09-25 08:34:41  2014-09-25 08:35:24  bar,bar      69,43
 INCFI0000029587   2014-09-25 08:35:24  2014-10-10 23:04:00  foo          1348116

正在寻找有关如何创建这样的折叠数据集的帮助。预先感谢。

Answer 1

您需要一个满足您需要的分组列：

... %>% mutate(
  grp = ifelse(diff <= 60,
               paste0(Incident.ID.., "origin"), 
               paste0(Incident.ID.., diff)
  ))

这将为差异小于60的行创建一个相同的（在Incident.ID..中）的石斑鱼，否则，它是唯一的。（假设diff是唯一的-如果您重复的差异大于60，请使用row_number()而不是diff中的paste来确保它是唯一的。）将其用作您的展开代码的分组列。

Answer 2

我建议创建一个新的分组变量。我得到了想要的结果，像这样：

df1 <- df %>%
  group_by(Incident.ID..) %>%
  arrange(ymd_hms(date)) %>%
  mutate(diff = c(0, diff(ymd_hms(date)))) %>%
  ungroup() %>%
  arrange(Incident.ID.., date) %>%
  mutate(group = cumsum(diff > 60 | diff == 0)) %>%
  group_by(group) %>%
  summarise(DateMin = min(date), 
            DateMax = max(date), 
            diff_collapse = toString(diff),
            product = toString(product))

我基本上是在确定新组应该从条件diff > 60 | diff == 0开始的哪一行：diff > 60因为这是崩溃条件，而diff == 0因为那是新事件开始的时间。您也可以写Incident.ID.. != lag(Incident.ID..)。每次启动新组时，将其包装在cumsum中都会增加计数器。

首先ungroup很重要，否则cumsum仅在组内工作。

根据条件崩溃

2 个答案: