美好的一天，
这是对this post
的继续提问以下是一些虚拟数据：
Date <- as.POSIXct(c('2018-03-20 11:52:25', '2018-03-22 12:01:44', '2018-03-20 12:05:25', '2018-03-20 12:10:40', '2018-03-20 12:12:51 ', '2018-03-21 2:01:23', '2018-03-21 2:45:01', '2018-03-21 3:30:00', '2018-03-21 3:45:00', '2018-03-21 5:00:00', '2018-03-21 5:45:00'))
Sites<-c(4, 4, 4, 6, 6, 7, 7, 4, 4, 6, 6)
Individual<-c("A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A","A")
data<-data.frame(Individual, Date, Sites)
Individual Date Sites
A 2018-03-20 11:52:25 4
A 2018-03-22 12:01:44 4
A 2018-03-20 12:05:25 4
A 2018-03-20 12:10:40 6
A 2018-03-20 12:12:51 6
A 2018-03-21 02:01:23 7
A 2018-03-21 02:45:01 7
A 2018-03-21 03:30:00 4
A 2018-03-21 03:45:00 4
A 2018-03-21 05:00:00 6
A 2018-03-21 05:45:00 6
基本上，我希望R告诉我每个站点花费了多少时间。上面的数据在站点上有重复的实例，我希望R找出重复并为每个重复添加时差。
我尝试了以下代码：
data.summary<-data %>%
group_by(Individual, Sites) %>%
summarise(time_spent = max(Date)-min(Date))
但这与从该站点的最小日期到该站点的最大日期将有一个时间差，不考虑重复的情况或个人在其他站点的时间。
进一步挖掘虚拟数据，汇总代码表明，个人A在站点4上花费了2天。但是，个人离开站点4并在以后重新进入该站点，因此站点4上的总时间为28分钟。如何获得R以反映该站点的重复条目？
Date1<-as.POSIXct("2018-03-20 11:52:25") # First instance at site 4
Date2<-as.POSIXct("2018-03-20 12:05:25") # Last time A spent at site 4 before leaving
difftime(Date2, Date1, units="mins")
# time diff = 13 minutes
# Second instance at site 4
Date3<-as.POSIXct("2018-03-21 03:30:00") # Second instance at site 4
Date4<-as.POSIXct("2018-03-21 03:45:00") # Last time A spent at site 4
difftime(Date4, Date3, units="mins")
# time diff= 15 mins
谢谢！
编辑：我发现dplyr summarise有问题，正在增加额外的时间。这是伪数据：
Dates<-as.POSIXct(c("2018-04-09 16:59:03",
"2018-04-09 18:27:23",
"2018-04-09 17:01:20",
"2018-04-09 17:41:17"))
Individual<-c("A","A","A","A")
Site<-c("40","40","40", "40")
data<-data.frame(Dates, Individual, Site)
我想总结一下在站点40上花费的时间，该站点上的最小时间戳减去该站点上的最大时间戳
data %>%
group_by(Individual) %>%
arrange(Dates) %>%
group_by(Individual, Site) %>%
summarise(time_spent = max(Dates) - min(Dates))
# A tibble: 1 x 3
# Groups: Individual [?]
Individual Site time_spent
<fct> <fct> <time>
1 A 40 1.472222 hours
这表示在此站点上花费的总时间为1.47小时。但是，当我手动获得时差时，我会得到一个完全不同的值。
maxtime<-("2018-04-09 17:41:17")
mintime<-("2018-04-09 16:59:03")
difftime(maxtime, mintime, units="hours")
# Time difference of 0.7038889 hours
站点40的实际时间为0.70小时。我不太确定参考的是什么摘要，或者为什么要增加额外的时间。
编辑2：好的，这看起来像是单位问题！以下是可重现的数据：
Dates<-as.POSIXct(c("2018-04-09 16:43:44","2018-03-20 11:52:25", "2018-04-09 16:59:03",
"2018-04-09 18:27:23",
"2018-04-09 17:01:20",
"2018-04-09 17:41:17"))
Individual<-c("A","A","A","A", "A","A")
Site<-c("38","38", "40","40","40", "40")
data<-data.frame(Dates, Individual, Site)
Dates Individual Site
1 2018-04-09 16:43:44 A 38
2 2018-03-20 11:52:25 A 38
3 2018-04-09 16:59:03 A 40
4 2018-04-09 18:27:23 A 40
5 2018-04-09 17:01:20 A 40
6 2018-04-09 17:41:17 A 40
data %>%
group_by(Individual) %>%
arrange(Dates) %>%
group_by(Individual, Site) %>%
summarise(time_spent = max(Dates) - min(Dates))
# A tibble: 2 x 3
# Groups: Individual [?]
Individual Site time_spent
<fct> <fct> <time>
1 A 38 20.202303 days
2 A 40 1.472222 days
在这里，它说在站点40上花费的时间为1.47天，但这应该是几个小时！根据下面的手动查找时差：
maxtime<-("2018-04-09 18:27:23")
mintime<-("2018-04-09 16:59:03")
difftime(maxtime, mintime, units="hours")
# Time difference of 1.472222 hours
如何解决此问题？我希望R可以显示所有网站的时间（以天为单位），而不是显示小时与天的混合时间。
答案 0 :(得分：1)
已编辑的解决方案：经过一番尝试和错误后，这才最终起作用。这使用了data.table中的函数，因此您需要安装该函数。
步骤1 ：为所有站点观察（按站点）创建唯一ID，按Date
data %>%
arrange(Individuals, Dates) %>%
mutate(rle_id = data.table::rleid(Sites))
Dates Individuals Sites rle_id
1 2018-03-20 11:52:25 A 38 1
2 2018-04-09 16:43:44 A 38 1
3 2018-04-09 16:59:03 A 40 2
4 2018-04-09 17:01:20 A 40 2
5 2018-04-09 17:41:17 A 40 2
6 2018-04-09 18:27:23 A 40 2
7 2018-03-20 11:52:25 B 4 3
8 2018-03-20 12:05:25 B 4 3
9 2018-03-20 12:10:40 B 6 4
10 2018-03-20 12:12:51 B 6 4
11 2018-03-21 02:01:23 B 7 5
12 2018-03-21 02:45:01 B 7 5
13 2018-03-21 03:30:00 B 4 6
14 2018-03-21 03:45:00 B 4 6
15 2018-03-21 05:00:00 B 6 7
16 2018-03-21 05:45:00 B 6 7
17 2018-03-22 12:01:44 B 4 8
您可以使用像我在下面粘贴的内容来获得掩护，但是它可能要慢得多（而且很难理解）
data <- data[order(data$Dates),]
rle_lengths <- rle(data$Sites)$lengths
unlist(Map(rep, 1:length(rle_lengths), rle_lengths))
[1] 1 2 2 3 3 4 4 5 5 6 6 7 8 9 9 9 9
vs。
data.table::rleid(data$Sites)
[1] 1 2 2 3 3 4 4 5 5 6 6 7 8 9 9 9 9
步骤2 ：获取每个站点上A和B个人的时间。如果我们未在difftime中指定单位，它将对单个单位进行计算并显示一个通用单位。例如，如果有人陪伴几天，则1.5小时变为1.5天。
data %>%
arrange(Individuals, Dates) %>%
mutate(rle_id = data.table::rleid(Sites)) %>%
group_by(Individuals, rle_id, Sites) %>%
summarise(time_spent = difftime(max(Dates), min(Dates), units = "days"))
# A tibble: 8 x 4
# Groups: Individuals, rle_id [8]
Individuals rle_id Sites time_spent
<fct> <int> <dbl> <time>
1 A 1 38 20.202303241 days
2 A 2 40 0.061342593 days
3 B 3 4 0.009027778 days
4 B 4 6 0.001516204 days
5 B 5 7 0.030300926 days
6 B 6 4 0.010416667 days
7 B 7 6 0.031250000 days
8 B 8 4 0.000000000 days
第3步（完整解决方案）：跨站点折叠
data %>%
arrange(Individuals, Dates) %>%
mutate(rle_id = data.table::rleid(Sites)) %>%
group_by(Individuals, rle_id, Sites) %>%
summarise(time_spent = difftime(max(Dates), min(Dates), units = "days")) %>%
group_by(Individuals, Sites) %>%
summarise(time_spent_new = sum(time_spent))
# A tibble: 5 x 3
# Groups: Individuals [2]
Individuals Sites time_spent_new
<fct> <dbl> <time>
1 A 38 20.20230324 days
2 A 40 0.06134259 days
3 B 4 0.01944444 days
4 B 6 0.03276620 days
5 B 7 0.03030093 days
数据
Date <-as.POSIXct(c("2018-04-09 16:43:44","2018-03-20 11:52:25", "2018-04-09 16:59:03",
"2018-04-09 18:27:23","2018-04-09 17:01:20", "2018-04-09 17:41:17",
'2018-03-20 11:52:25', '2018-03-22 12:01:44', '2018-03-20 12:05:25',
'2018-03-20 12:10:40', '2018-03-20 12:12:51 ', '2018-03-21 2:01:23',
'2018-03-21 2:45:01', '2018-03-21 3:30:00', '2018-03-21 3:45:00',
'2018-03-21 5:00:00', '2018-03-21 5:45:00'))
Individual<-c(rep("A", 6), rep("B", 11))
Site<-c(38, 38, 40, 40, 40, 40, 4, 4, 4, 6, 6, 7, 7, 4, 4, 6, 6)
data<-data.frame(Dates = Date, Individuals = Individual, Sites = Site)