Question

我有以下数据框：

     CA  UNIT      SCP     DATE     TIME    DESC ENTRIES   EXITS 
   (chr) (chr)    (chr)    (chr)    (chr)   (chr)   (dbl)   (dbl)  
1   A002  R051 02-00-00 03-10-13 04:00:00 REGULAR 4026243 1386869 
2   A002  R051 02-00-00 03-10-13 08:00:00 REGULAR 4026273 1386886 
3   A002  R051 02-00-00 03-10-13 12:00:00 REGULAR 4026382 1386951 
4   A002  R051 02-00-00 03-10-13 16:00:00 REGULAR 4026612 1387002 
5   A002  R051 02-00-00 03-10-13 20:00:00 REGULAR 4026878 1387051 
6   A002  R051 02-00-00 03-11-13 00:00:00 REGULAR 4026955 1387080
7   A002  R051 02-00-00 03-11-13 04:00:00 REGULAR 4026972 1387082
8   A002  R051 02-00-00 03-11-13 08:00:00 REGULAR 4027014 1387182
9   A002  R051 02-00-00 03-11-13 12:00:00 REGULAR 4027189 1387473
10  A002  R051 02-00-00 03-11-13 16:00:00 REGULAR 4027413 1387547

我正在尝试计算每4小时时间范围内的条目。因此，04：00：00到08:00:00之间的条目数是4026273 - 4026243.我需要在列中一直计算这些差异。我一直试图想办法，但我不知所措。

我需要为每个日期和SCP做这件事。

有没有办法施放TIME，所以每4小时的时间框架变成一列？我试过那条路线但有错误（大概是因为我在CA UNIT SCP和DATE有重复的列

我也一直试图用dplyr group_by和总结来解决这个问题。我被卡住了。

我一直认为有一种简单的方法可以解决这个问题，但它正在逃避我。有人可以帮忙吗？

谢谢。

Answer 1

如果我理解你的问题，我不认为需要dplyr或data.table：

df$newEntries <- c(diff(df$ENTRIES),0)

（据推测，最后一个条目不能有任意数量的条目，因此是0）

编辑：

啊，我看到你希望每个小组都这样做，以便扩展解决方案：

df %>% group_by(DATE,SCP) %>% mutate(newEntries = c(diff(ENTRIES),0))

Answer 2

使用data.table，转换＆＃39; data.frame＆＃39;到＆＃39; data.table＆＃39; （setDT(df)），按日期分组＆＃39;和＆＃39; SCP＆＃39;我们分配了（:=）＆＃39; newEntries＆＃39;作为＆＃34; ENTRIES＆＃39;的差异并与0连接（因为diff输出的长度比每组的行数少一个）

library(data.table)
setDT(df)[, newEntries := c(diff(ENTRIES),0) , .(DATE, SCP)]

diff可能很慢，因此我们也可以使用shift

setDT(df)[, newEntries :=shift(ENTRIES, type="lead", 
                   fill= ENTRIES[.N])- ENTRIES ,.(DATE, SCP)]

或者dplyr的等效代码将按“日期”分组，＆＃39; SCP＆＃39;然后使用mutate创建＆＃39; newEntries＆＃39;列取了＆＃34; ENTRIES＆＃34;的lead值的差值（即后续值）与当前＆＃34; ENTRIES＆＃34;的值相同。在这里，我更改了default选项，因为默认情况下lead将NA作为最后一个条目。通过更改为ENTRIES[n()]，我们可以获得＆＃39; ENTRIES＆＃39;的最后一个值。对于每个组的组合，使差异为0。

library(dplyr)
df %>% 
   group_by(DATE, SCP) %>%
   mutate(newEntries = lead(ENTRIES, default=ENTRIES[n()]) - ENTRIES)

R中数据帧中元素的难以减去

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