我有一个表示秒（1:60）的向量：
x <- c(3, 8, 12, 18, 25, 58, 4, 25, 44, 59, 8)
秒3到58是从0 开始的秒数。第二组秒4到59表示从58秒过去的秒数，即最后一次在上一个块中注册的时间。例如。 4表示从4开始经过58秒，对25-59也是如此。最后8表示从59 过去的秒。
我希望从各个参考点以秒为单位转换这些时间，因此它们都代表从0开始经过的绝对秒数：
y <- c(3, 8, 12, 18, 25, 58, 62, 83, 102, 117, 125)
我们总结第6和第7个元素（58 + 4），第10个和第11个元素（59 + 8），甚至更多（每个接近60或甚至60）元素，并得到两个元素的每个差异。例如，4和25之间的差异是21. 21应该加到62并且y为83.
也许有POSIX或CHRON的解决方案，但我找不到解决这个问题的功能。
答案 0 :(得分：1)
这是另一种选择。稍微复杂一点，但似乎给出了理想的结果。
library(data.table)
d <- data.table(x)
创建分组变量＆＃39; m＆＃39;，相应的分钟，好像每个秒组从点分标记开始：
d[ , m := c(0, cumsum(diff(x) < 1))]
计算一个新的秒变量，再次，好像每个秒组从点分钟开始。例如，第二轮秒中的4暂时对应于1分钟， 4 秒，64秒。
d[ , x2 := x + 60 * m]
然而，每个＆＃34;分钟内的秒数＆＃34>不是相对于组内分钟，而是相对于前一分钟的最后一次注册的秒数。因此，我们需要计算每分钟内最后一次注册的剩余秒数：
d2 <- d[ , .(dif = x[.N] - 60), by = m]
要将调整与正确的分钟对齐，请将它们向前移动。将第一分钟的调整设置为0。计算每分钟内要调整的累计秒数：
d2[ , adj := cumsum(shift(dif, fill = 0))]
加入原始数据和调整数据，使用by = .EACHI：
d[d2, .(s = x2 + adj), on = "m", by = .EACHI]
# m s
# 1: 0 3
# 2: 0 8
# 3: 0 12
# 4: 0 18
# 5: 0 25
# 6: 0 58
# 7: 1 62
# 8: 1 83
# 9: 1 102
# 10: 1 117
# 11: 2 125
我确信这可以简化。