Question

我有一个带有日期时间和值（在0和1之间）的data.frame，我想找到第一次出现的值= 1 每天。< / p>

df <- read.table(header = TRUE, text = '
Datetime                   Value
"2016-12-01 23:45:00"      0
"2016-12-01 23:50:00"      1
"2016-12-02 00:05:00"      1
"2016-12-02 00:10:00"      0
"2016-12-03 04:10:00"      0
"2016-12-03 04:15:00"      0
"2016-12-04 12:10:00"      1
"2016-12-04 12:15:00"      1
')
df$Datetime <- as.POSIXct(df$Datetime, "%Y-%m-%d %H:%M:%S", tz="UTC")
View(df)

我想拥有的是：

2016-12-01 23:50:00      1
2016-12-02 00:05:00      1
2016-12-04 12:10:00      1

我尝试用match（）和aggregate（）解决问题，但到目前为止没有运气。此外，我能够用for循环解决问题，但它是a）非常慢，b）可能不是它的意思。

Answer 1

我们可以使用Value==1分隔所有行。当然，应该包括其中的第一个。在第一个之后，只有当日不等于前一行的值== 1时，我们才会包含一行。

Ones = df[df$Value == 1,]
DayChange = c(1, which(diff(as.Date(Ones$Datetime)) > 0)+1)
Ones[DayChange,]
             Datetime Value
2 2016-12-01 23:50:00     1
3 2016-12-02 00:05:00     1
7 2016-12-04 12:10:00     1

Answer 2

dplyr的替代方案：

library(dplyr)
df %>%
 #group
 group_by(as.Date(Datetime)) %>%
 #select only those where value equals 1
 filter(Value == 1) %>%
 #get only the first row
 slice(1) %>%
 #ungroup
 ungroup %>%
 #select columns
 select(Datetime, Value)

输出继电器：

# A tibble: 3 x 2
             Datetime Value
               <time> <int>
1 2016-12-01 23:50:00     1
2 2016-12-02 00:05:00     1
3 2016-12-04 12:10:00     1

或者根据@Akrun的评论：

df %>% 
  group_by(Date = as.Date(Datetime)) %>% 
  slice(which(Value==1)[1])

Answer 3

df[!duplicated(paste0(as.Date(df$Datetime), df$Value)) & df$Value == 1, ]
#              Datetime Value
# 2 2016-12-01 23:50:00     1
# 3 2016-12-02 00:05:00     1
# 7 2016-12-04 12:10:00     1

说明：

创建日期（as.Date） - 使用paste0的值组合。创建一个逻辑向量，指示哪些不是（!）的组合与前面元素（duplicated）重复，如果'Value'为1，则将其与测试结合（& df$Value == 1）。

Answer 4

以下是使用data.table的选项。转换＆＃39; data.frame＆＃39;到＆＃39; data.table＆＃39; （setDT(df)），按转换日期＆＃39;分组到Date，指定＆＃39; i＆＃39;作为Value==1，我们得到第一次出现的索引1（.I[1]），并使用它来对行进行子集

library(data.table)
setDT(df)[df[Value==1, .I[1], .(as.Date(Datetime))]$V1]
#              Datetime Value
#1: 2016-12-01 23:50:00     1
#2: 2016-12-02 00:05:00     1
#3: 2016-12-04 12:10:00     1

R：找出每天首次出现的价值

4 个答案: