Question

C
                   State         State.Start           State.End State.Duration
1  UDT/Maintenance delay 01.02.2015 08:00:00 01.02.2015 08:10:00            600
2  UDT/Maintenance delay 01.02.2015 08:10:00 01.02.2015 08:40:00           1800
9            No material 01.02.2015 08:20:00 01.02.2015 08:40:00           1200
29 UDT/Maintenance delay 01.02.2015 14:00:00 01.02.2015 14:45:00           2700
35           No material 01.02.2015 16:00:00 01.02.2015 17:40:00           6000
45           No material 01.02.2015 17:30:00 01.02.2015 17:40:00            600
72           No material 01.02.2015 21:01:00 01.02.2015 23:30:00           8940
81           No material 01.02.2015 22:00:00 02.02.2015 01:38:00          13080
88       ENG/Engineering 01.02.2015 23:30:00 02.02.2015 01:11:00           6060
93 SDT/Maintenance delay 02.02.2015 02:30:00 02.02.2015 04:25:00           6900
95       ENG/Engineering 02.02.2015 04:25:00 02.02.2015 04:25:00              0

以上数据由机器提供我想执行子集化操作

Delay_Time <- subset(C, State == "No material")

我的输出是

Delay_Time
         State         State.Start           State.End State.Duration
9  No material 01.02.2015 08:20:00 01.02.2015 08:40:00           1200
35 No material 01.02.2015 16:00:00 01.02.2015 17:40:00           6000
45 No material 01.02.2015 17:30:00 01.02.2015 17:40:00            600
72 No material 01.02.2015 21:01:00 01.02.2015 23:30:00           8940
81 No material 01.02.2015 22:00:00 02.02.2015 01:38:00          13080

如果您在上面的Delay_time子集中看到了第二行的时间段是16:00:00到17:40:00
第三排的时间段为17:30:00至17:40:00
第三行时间已经是第二行的一部分（已预订）
在我的子集中，我不想让这些第三行像案件一样是否可以通过避免第三行等情况来进行子集化。？

Answer 1

这是使用data.table包

的简单/高效解决方案

library(data.table)
unique(setDT(C)[State == "No material"], by = "State.End")
#          State         State.Start           State.End State.Duration
# 1: No material 01.02.2015 08:20:00 01.02.2015 08:40:00           1200
# 2: No material 01.02.2015 16:00:00 01.02.2015 17:40:00           6000
# 3: No material 01.02.2015 21:01:00 01.02.2015 23:30:00           8940
# 4: No material 01.02.2015 22:00:00 02.02.2015 01:38:00          13080

使用dplyr

的类似解决方案

library(dplyr)
C %>%
  filter(State == "No material") %>%
  distinct(State.End)
#         State         State.Start           State.End State.Duration
# 1 No material 01.02.2015 08:20:00 01.02.2015 08:40:00           1200
# 2 No material 01.02.2015 16:00:00 01.02.2015 17:40:00           6000
# 3 No material 01.02.2015 21:01:00 01.02.2015 23:30:00           8940
# 4 No material 01.02.2015 22:00:00 02.02.2015 01:38:00          13080

Answer 2

抱歉，我不习惯使用subset()功能。您可以使用[]找到解决方案。

s_e_aux    <- C$State.End[C$State!="No material"]
Delay_Time <- C[C$State=="No material" & !C$State.End%in%s.e.aux,]

R编程 - 对特定时间数据进行子集化

2 个答案: