Question

我有开始和停止时间形式的数据（格式为分钟：秒）。一个简单的例子可能是灯开启的时间戳，以及灯关闭的后续时间戳。

例如：

Start    Stop   
00:03.1  00:40.9
00:55.0  01:38.2
01:40.0  02:01.1

我想重新排列数据，这样我最终可以用R中的全分钟间隔区来查看它。

选项1：每十分之一秒将数据转换为二进制列表，然后按时间戳汇总数据。

Time.in.sec   Yes.or.No
0.0           N
0.1           N
...           ...
3.0           N
3.1           Y
3.2           Y
...           ...
40.8          Y
40.9          N
...           ...

选项2：使用某种逻辑规则拆分分钟标记的时间间隔和每分钟的总时间（从时间= 0：00.0开始）。

Start        Stop
00:03.10     00:40.90
00:55.00     00:59.99
01:00.00     01:38.20
01:40.00     01:59.99
02:00.00     02:01.10

我已经尝试过研究luridate函数（即将每个范围变成一个区间类）和cut()，但我似乎无法弄清楚如何使这些思想中的任何一个起作用。我还不清楚像动物园这样的包装是否适合这种情况;老实说，我对日期/时间格式和时间序列的经验很少。

关于Stackoverflow的其他问题似乎是在解决从原始时间戳（例如What is an efficient method for partitioning and aggregating intervals from timestamped rows in a data frame?和Aggregate data by equally spaced time intervals in R）制作垃圾箱的问题，但我基本上想要做相反的事情。

编辑1：这是示例数据的CSV格式，直到第6分钟。

Start, Stop 
00:03.1, 00:40.9
00:55.0, 01:38.2
01:40.0, 02:01.1
03:03.1, 04:30.3
04:50.0, 05:01.5
05:08.7, 05:22.0
05:40.1, 05:47.9

编辑2：我的最终目标是以一种格式提供数据，我可以将观察结果分成标准化的时间段（分钟1，分钟2等）以获得一分钟的时间百分比数据为“是”。基本上我想按分钟得到状态分布的摘要，由于数据是二进制的，我可以通过查看“是”状态来做到这一点。

前3分钟（从00：00.0到03：00.0），输出将是这样的：

Minute  time.yes.sec  perc.time.yes
1       42.8          71.33
2       58.2          96.98
3       1.1           1.83

# *NOTE: Here, Minute 1 = [0, 60), Minute 2 = [60, 120), etc.; I'm not opposed 
# to the reverse definitions though (Minute 1 = (0, 60], etc.).

我可以将数据看作累积分布图，每个连续的时间点更新“总时间是”的值。但是，如果我能够以选项1的格式获取数据，我可以灵活地以任何方式查看数据。

Answer 1

一个选项，在我的评论版中轻轻编辑：

library(tidyverse)
library(lubridate)

df %>% mutate_all(funs(period_to_seconds(ms(.)))) %>%    # convert each time to seconds
    rowwise() %>%    # evaluate the following row-by-row
    # make a sequence from Start to Stop by 0.1, wrapped in a list
    mutate(instant = list(seq(Start, Stop, by = 0.1))) %>% 
    unnest() %>%    # expand list column
    # make a factor, cutting instants into 60 second bins
    mutate(minute = cut(instant, breaks = (0:6) * 60, labels = 1:6)) %>% 
    group_by(minute) %>%    # evaluate the following grouped by new factor column
    # for each group, count the rows, subtracting 1 for starting instants, and
    # dividing by 10 to convert from tenths of seconds to secontds
    summarise(elapsed = (n() - n_distinct(Start)) / 10,
              pct_elapsed = elapsed / 60 * 100)    # convert to percent

## # A tibble: 6 × 3
##   minute elapsed pct_elapsed
##   <fctr>   <dbl>       <dbl>
## 1      1    42.8   71.333333
## 2      2    58.1   96.833333
## 3      3     1.0    1.666667
## 4      4    56.9   94.833333
## 5      5    40.2   67.000000
## 6      6    22.5   37.500000

注意计算起始时刻的校正是不完美的，因为它将减去每个起始瞬间，即使它是前一分钟的序列的延续。如果精度很重要，可以更彻底地计算。

更精确但有些困难的路线是在每分钟的转弯处添加停靠点和开始点：

df %>% mutate_all(funs(period_to_seconds(ms(.)))) %>%    # convert to seconds
    gather(var, val) %>%    # gather to long form
    # construct and rbind data.frame of breaks at minute changes
    bind_rows(expand.grid(var = c('Start', 'Stop'), 
                          val = seq(60, by = 60, length.out = floor(max(.$val)/60)))) %>% 
    arrange(val, desc(var)) %>%    # sort
    mutate(index = rep(seq(n()/2), each = 2)) %>%    # make indices for spreading
    spread(var, val) %>%    # spread back to wide form
    mutate(elapsed = Stop - Start) %>%    # calculate elapsed time for each row
    # add and group by factor of which minute each falls in
    group_by(minute = cut(Stop, seq(0, by = 60, length.out = ceiling(max(Stop) / 60 + 1)), 
                        labels = 1:6)) %>% 
    summarise(elapsed = sum(elapsed),    # calculate summaries
              pct_elapsed = elapsed / 60 * 100)

## # A tibble: 6 × 3
##   minute elapsed pct_elapsed
##   <fctr>   <dbl>       <dbl>
## 1      1    42.8   71.333333
## 2      2    58.2   97.000000
## 3      3     1.1    1.833333
## 4      4    56.9   94.833333
## 5      5    40.3   67.166667
## 6      6    22.6   37.666667

Answer 2

我在编辑之前使用原始数据执行了以下操作：

Start    Stop   
00:03.1  00:40.9
00:55.0  01:38.2
01:40.0  02:01.1

agg <- read.table(con<-file("clipboard"), header=T)

下面的ms函数接受我从剪贴板读入的原始字符输入，并将其更改为分钟和秒，并使用适当的类，以便可以将其用于比较。对于seconds函数也是如此，唯一的区别在于我处理的是刚刚以秒为单位测量的数据，而不是分钟和秒。

agg$Start <- lubridate::ms(agg$Start)
agg$Stop  <- lubridate::ms(agg$Stop)

option1 <- data.frame(time = lubridate::seconds(seq(.1, 122, .1)),
                      flag = as.character("N"), stringsAsFactors = F)

for(i in 1:nrow(agg)){
  option1$flag[option1$time > agg$Start[i] & option1$time < agg$Stop[i]] <- "Y"
}

要验证它是否有效，让我们看一下table()：

table(option1$flag)

   N    Y 
 201 1019

option1$minute <- ifelse(option1$time < lubridate::seconds(60), 0, 1)
option1$minute[option1$time > lubridate::seconds(120)] <- 2

table(option1$flag, option1$minute)

    0   1   2
N 172  19  10
Y 427 582  10

prop.table(table(option1$flag, option1$minute),2)

             0          1          2
  N 0.28714524 0.03161398 0.50000000
  Y 0.71285476 0.96838602 0.50000000

如何在R中对时间间隔数据进行去聚合？

2 个答案: