Question

我有一组二元数据。因此，对话中的每个人都可以在5分钟（300秒）内自由切换2个任务之间的次数，并记录每个人在任务之间切换的时间。

Participant A   Participant B   
Time    Task    Time    Task 
0       1       0       0
21.43   0      23.08    1
42.86   1      46.16    0
64.29   0      69.24    1
85.72   1      92.32    0
107.15  0      115.4    1
128.58  1     138.48    0
150.01  0     161.56    1
171.44  1     184.64    0
192.87  0     207.72    1
214.3   1     230.8     1
235.73  0     253.88    0
257.16  1     276.96    0
278.59  0

我希望通过为两个人创建一个共同的时间轴来转换数据，更具体地说，有六十五秒的间隔（占用300秒），并且能够显示每个人每个人在做什么任务。第二个间隔。

这是结果应如何显示的示例（在此示例中，它以10秒为间隔）。


Time PartA  PptB
0      1    0
10     1    0
20     1    0
30     0    1
40     0    1
50     1    0
60     1    0
70     0    1
80     0    1
90     1    1
100    1    0
110    0    0
120    0    1
130    1    1
140    1    0
150    1    0
160    0    0
170    0    1
180    1    1
190    1    0
200    0    0
210    0    1
220    1    1
230    1    1
240    0    1
250    0    1
260    1    0
270    1    0
280    0    0
290    0    0

我该怎么做？

Answer 1

例如，你可以这样做：

## read the data as it is shown in the question
dat <- read.table(text='Participant A   Participant B   
Time    Task    Time    Task 
0       1       0       0
21.43   0      23.08    1
42.86   1      46.16    0
64.29   0      69.24    1
85.72   1      92.32    0
107.15  0      115.4    1
128.58  1     138.48    0
150.01  0     161.56    1
171.44  1     184.64    0
192.87  0     207.72    1
214.3   1     230.8     1
235.73  0     253.88    0
257.16  1     276.96    0
278.59  0',header=TRUE,skip=1,fill=TRUE)    
## create data for each participant
partA = data.frame(dat[,1:2],part='A')
partB = setNames(data.frame(dat[,3:4],part='B'),names(partA))
## merge the 2 frames  and order vs Time
dat.all = rbind.data.frame(partA,partB)
dat.all = dat.all[complete.cases(dat.all),]
dat.all = dat.all[order(dat.all$Time),]

您可以查看结果：

head(dat.all)
    Time Task part
1   0.00    1    A
15  0.00    0    B
2  21.43    0    A
16 23.08    1    B
3  42.86    1    A
17 46.16    0    B

在OP clarifi ....

之后继续编辑

基本上我是：

使用xts包
每隔k秒对齐一次
合并他们
使用最新的非NA替换每个NA。

希望很清楚，解决方案有点长，因为使用不会以方便的形式提供数据。

library(reshape2)
dat.all <- 
dcast(Time~part,data=dat.all,value.var="Task",fill=0)
library(xts)
k <- 10

origin <- Sys.time()
dat_xts <- 
  xts(dat.all[,c('A','B')], origin+dat.all$Time)
dat_target= xts( seq(0,300,k),index(dat_xts)[1]+ seq(0,300,k))

dat_xts = align.time(dat_xts,n=k)
dat_target = align.time(dat_target,n=k)

head(na.locf(merge(dat_xts,dat_target)))
 # A B dat_target
# 2014-03-08 13:48:40 1 0          0
# 2014-03-08 13:48:50 1 0         10
# 2014-03-08 13:49:00 0 0         20
# 2014-03-08 13:49:00 0 1         20
# 2014-03-08 13:49:10 0 1         30
# 2014-03-08 13:49:20 1 0         40

Answer 2

我假设df有两列，第一列是时间，第二列是任务。

# generate some dummy data
df = data.frame(Time=sort(runif(100,0,300)),Task=rbinom(100,1,0.5))
xout = seq(0,300,5)
result = data.frame(approx(df$Time,df$Task,xout,method="constant",rule=2))
head(df)
head(result)

结果将如下所示

> head(df)
       Time Task
1  5.158972    0
2  9.799133    1
3 14.676851    0
4 14.938065    0
5 16.774653    0
6 18.433240    1
> head(result)
   x y
1  0 0
2  5 0
3 10 1
4 15 0
5 20 1
6 25 1

R中的时间序列 - 使用不同的时间戳对齐数据

2 个答案:

在OP clarifi ....