r中缺少时间，如何按时间范围划分子集？

Question

我有两个夏季的每小时降水量值，它们是从2012-2013年间从Durango数据站收集的流量数据。对于这项研究，我正在每小时分析每个降水事件如何影响河流流量。无论天气如何，排放数据每隔15分钟，每小时，每天都有数据。降水数据只有几个小时下雨的时间。这是我对前几个降水事件所做的两个图表：

#after loading in my .CSVs 'animas' and 'durango':
disc1 <- animas[c(8700:9000), c(3,5)]
prec1 <- durango[c(3:11),c(6:7)]

ggplot(data = disc1, aes(x=datetime, discharge))+geom_point()+theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))
ggplot(data = prec1, aes(x=DATE, HPCP))+ geom_point()+ theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1))

discharge, all hours get plotted Precipitation, missing hours as zeros

对于我的目标来说，降水在缺少小时的情况下进行绘图的方式是不可接受的。我需要以某种方式生成这些丢失的小时数，并用零填充空的降水（“ HPCP”）值，以便可以在与放电相同的时间范围内绘制它。

还有没有办法将这些数据分成单独的降水事件，但排除总量小于0.05英寸的事件？ （与手动设置数百个降水事件的所有时限相反）。我需要生成发生降水事件的小时数集，并添加这些小时数的放电值。最终将绘制这些图，并计算峰值降雨与峰值排放之间的时间差。我应该使用什么数据结构？如何使用？

这似乎很困难，因为在所有情况下都不存在降水小时之间的零；例如，来自不同日期的两次降雨事件可能在相邻的行中，一个接一个。如何快速分类？可以在开始/结束时间前后6小时添加一条尾巴以包含点吗？

我已经弄乱了.csv，以获得两种可能的日期/时间配置（此文件中的HPCP为precip）。哪个更方便和使用ggplots进行绘图？

HPCP中所有带有0的小时都是带有“ F”标记的测量小时，这意味着检测到痕量的降水。这些对于我的分析来说太微不足道了。

谢谢。