Question

对于包含用户ID和时间戳的data.frame，有一种快速方法可以在滑动时间范围内提取达到特定计数的用户ID。

例如，如果我想找到在30秒内出现10次的所有用户。

我的想法是首先仅对在整个data.set中达到目标计数（10）的用户进行子集化。然后为每个用户减去最后一个时间戳 - 如果小于时间刻度（30秒），则添加到目标列表。

如果没有那么先用秒测试，先用第三测试然后继续测试直到达到时间限制（30秒）或目标计数（10次）。达到时间限制后，我需要用当前元素测试第二个。

也许有一个库来帮助发现这些或某种形式的标准偏差，甚至是聚类 - 来帮助发现并提取一个较小的子集？

Answer 1

假设每秒一个点，我们生成一个100 id＆＃39; s s的输入向量。然后我们rollapply在它上面输出ID超过10次的ID：

library(zoo)
set.seed(123)
s <- sample(c("a", "b", "c"), 100, replace = TRUE) # test data

f <- function(x) toString(names(which(table(x) > 10)))
rollapply(s, 30, f)

 [1] "c"    "c"    "c"    "c"    "c"    "c"    "c"    "c"    "c"    "c"   
[11] "c"    "a, c" "a, c" "a, c" "a, c" "a, c" "a"    "a"    "a"    "a"   
[21] "a"    "a"    "a"    "a"    "a"    "a"    "a"    "a"    "a"    "a"   
[31] "a"    "a"    "a"    "a"    "a"    "a"    "a"    "a"    "a"    "a"   
[41] "a, b" "b"    "b"    ""     "a"    ""     ""     "b"    "b"    "b"   
[51] "b"    "b"    "b"    "b"    "b"    "b"    "b"    "b, c" "b, c" "b, c"
[61] "b, c" "c"    "b, c" "b, c" "b, c" "b"    "b"    "b"    "b"    "b"   
[71] "b"

上面的第一点对应于时间1-30，次要对应于时间2-31，等等。

下次请提供测试数据并显示预期答案。

R在滑动窗口中编程计数次数

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