在R中工作时，我需要在输液速率（mL / hour）可变的情况下计算每日输液量（mL）。
我的数据框有两列：更改输液速度的日期（年，月，日，小时，分钟，秒）和新输液速度（ml /小时）。根据这些数据，我计算出了整个研究（约3周）的累积输注量。我现在需要计算从午夜到午夜每24小时的输液量。前一天和最后一天的学习时间少于24小时，因此被排除在外。
我不知道该如何解决午夜24小时内的输液速度问题。
一个想法是生成一个新的数据帧，该数据帧包括以秒为单位的时间（从零到研究结束）和每秒注入的体积，然后每天求和总体积。当然，这将生成一个大的（不必要的）数据帧（> 100万行）。
我正在寻找有关如何使用R的方向。
目前没有可共享的代码。我的数据框已共享：https://drive.google.com/file/d/1YfZkuOStOxWIXrxklWEo1r46hjFQPIXM/view
DF <- structure(list(`date&time` = structure(c(1519043251, 1519047111,
1519049877, 1519050201, 1519053454, 1519054180, 1519060742, 1519062334,
1519083584, 1519108892, 1519114732, 1519118888, 1519127198, 1519140960,
1519142031, 1519150508, 1519161027, 1519167167, 1519206508, 1519206877,
1519222879, 1519278875, 1519290863, 1519293411, 1519314864, 1519317665,
1519334695, 1519364934, 1519364996, 1519378625, 1519384577, 1519428049,
1519495090, 1519541667, 1519544091, 1519551993, 1519594678, 1519626216,
1519650059, 1519658045, 1519712871, 1519722853, 1519726863, 1519744270,
1519786071, 1519787755, 1519788820, 1519789685, 1519791798, 1519801303,
1519801380, 1519809813, 1519815924, 1519826260, 1519830433, 1519833629,
1519841284, 1519857415, 1519885051, 1519885120, 1519885141, 1519887091,
1519939049, 1519939482, 1519945740, 1519971397, 1519975527, 1519987363,
1519988481, 1520004464, 1520033974, 1520093329, 1520179994, 1520204550,
1520233073, 1520237983, 1520238103, 1520241519, 1520241904, 1520263216,
1520290670, 1520349278, 1520370509, 1520406514, 1520436434, 1520447318,
1520456518, 1520461383, 1520501027, 1520522600, 1520542062, 1520590191,
1520618693, 1520621059, 1520626341, 1520627226, 1520630596, 1520637370,
1520664044, 1520676143, 1520689466, 1520717079, 1520724147, 1520754787,
1520788241, 1520806426, 1520818840, 1520829807, 1520839843, 1520839936,
1520891100, 1520897458, 1520921676, 1520933752), class = c("POSIXct",
"POSIXt"), tzone = "UTC"), `infusion rate` = c(25.75, 30.75,
25.75, 25.81, 25.81, 25.75, 25.65, 25.65, 27.55, 18.47, 18.25,
16.25, 15.25, 13.25, 13.25, 15.25, 16.25, 15.25, 15.45, 12.45,
12.25, 12.45, 11.45, 11.5, 11.57, 13.57, 11.57, 10.57, 10.55,
11.55, 13.55, 13.52, 13.56, 13.64, 13.7, 13.67, 13.67, 13.65,
14.65, 14.61, 14.67, 14.69, 13.69, 13.67, 16.67, 21.67, 24.67,
29.67, 34.67, 29.67, 29.65, 24.65, 22.65, 19.65, 19.65, 17.65,
14.65, 14.63, 14.65, 15.65, 14.65, 15.65, 16.65, 15.65, 15.68,
15.71, 15.74, 15.81, 15.92, 15.89, 15.9, 15.94, 15.93, 14.94,
15.92, 16.03, 15.03, 15, 15.02, 14.96, 14.91, 14.93, 14.94, 14.94,
14.91, 14.92, 14.92, 14.92, 14.94, 14.95, 15.95, 14.95, 16.95,
19.95, 22.95, 25.95, 26.95, 26.93, 26.89, 23.89, 20.89, 18.89,
18.87, 16.87, 15.87, 15.87, 14.87, 17.87, 16.87, 16.98, 17.98,
16.98, 15.98, 0)), row.names = 2:115, class = "data.frame")
我需要输出为两列数据；以天为单位的时间和每日输液量。
答案 0 :(得分：0)
一种可能的解决方案是使用foverlaps()包中的data.table函数。 foverlaps()通过重叠连接找到所有重叠的间隔（范围，句点）：
library(data.table)
# coerce to data.table
setDT(DF)
# rename column names (syntactically correct)
setnames(DF, names(DF) %>% make.names())
DF
# create intervals (ranges) of infusion periods
DF_ranges <- DF[, .(start = head(date.time, -1L),
end = tail(date.time, -1L),
inf.rate = head(infusion.rate, -1L))]
setkey(DF_ranges, start, end)
# create sequence of calendar days (starting at midnight)
day_seq <- DF[, seq(lubridate::floor_date(min(date.time), "day"),
max(date.time), "1 day")]
# create intervals of days (from midnight to midnight)
day_ranges <- data.table(start = day_seq, end = day_seq + as.difftime(1, units = "days"))
# find all overlapping intervals (overlap join )
ovl <- foverlaps(day_ranges, DF_ranges)
# compute duration of infusion periods within each day
ovl[, inf.hours := difftime(pmin(end, i.end), pmax(start, i.start), units = "hours")]
# compute infusion volume for each period
ovl[, inf.vol := inf.rate * as.double(inf.hours)]
# aggregate by day
ovl[, .(inf.vol.per.day = sum(inf.vol)), by = .(day = as.Date(i.start))][
# drop first and last day
-c(1L, .N)]
day inf.vol.per.day 1: 2018-02-20 455.7107 2: 2018-02-21 324.6403 3: 2018-02-22 293.5880 4: 2018-02-23 298.9512 5: 2018-02-24 324.7212 6: 2018-02-25 327.3658 7: 2018-02-26 338.3609 8: 2018-02-27 338.1620 9: 2018-02-28 507.9508 10: 2018-03-01 368.7672 11: 2018-03-02 379.4539 12: 2018-03-03 381.9141 13: 2018-03-04 381.5335 14: 2018-03-05 360.6198 15: 2018-03-06 358.0437 16: 2018-03-07 358.3588 17: 2018-03-08 361.6632 18: 2018-03-09 421.2107 19: 2018-03-10 567.7771 20: 2018-03-11 413.8286 21: 2018-03-12 403.4742 day inf.vol.per.day
中间结果是
DF_ranges
start end inf.rate 1: 2018-02-19 12:27:31 2018-02-19 13:31:51 25.75 2: 2018-02-19 13:31:51 2018-02-19 14:17:57 30.75 3: 2018-02-19 14:17:57 2018-02-19 14:23:21 25.75 4: 2018-02-19 14:23:21 2018-02-19 15:17:34 25.81 5: 2018-02-19 15:17:34 2018-02-19 15:29:40 25.81 --- 109: 2018-03-12 07:30:43 2018-03-12 07:32:16 16.87 110: 2018-03-12 07:32:16 2018-03-12 21:45:00 16.98 111: 2018-03-12 21:45:00 2018-03-12 23:30:58 17.98 112: 2018-03-12 23:30:58 2018-03-13 06:14:36 16.98 113: 2018-03-13 06:14:36 2018-03-13 09:35:52 15.98
day_ranges
start end 1: 2018-02-19 2018-02-20 2: 2018-02-20 2018-02-21 3: 2018-02-21 2018-02-22 4: 2018-02-22 2018-02-23 5: 2018-02-23 2018-02-24 6: 2018-02-24 2018-02-25 7: 2018-02-25 2018-02-26 8: 2018-02-26 2018-02-27 9: 2018-02-27 2018-02-28 10: 2018-02-28 2018-03-01 11: 2018-03-01 2018-03-02 12: 2018-03-02 2018-03-03 13: 2018-03-03 2018-03-04 14: 2018-03-04 2018-03-05 15: 2018-03-05 2018-03-06 16: 2018-03-06 2018-03-07 17: 2018-03-07 2018-03-08 18: 2018-03-08 2018-03-09 19: 2018-03-09 2018-03-10 20: 2018-03-10 2018-03-11 21: 2018-03-11 2018-03-12 22: 2018-03-12 2018-03-13 23: 2018-03-13 2018-03-14 start end
foverlaps(day_ranges, DF_ranges)
start end inf.rate i.start i.end 1: 2018-02-19 12:27:31 2018-02-19 13:31:51 25.75 2018-02-19 2018-02-20 2: 2018-02-19 13:31:51 2018-02-19 14:17:57 30.75 2018-02-19 2018-02-20 3: 2018-02-19 14:17:57 2018-02-19 14:23:21 25.75 2018-02-19 2018-02-20 4: 2018-02-19 14:23:21 2018-02-19 15:17:34 25.81 2018-02-19 2018-02-20 5: 2018-02-19 15:17:34 2018-02-19 15:29:40 25.81 2018-02-19 2018-02-20 --- 131: 2018-03-12 07:32:16 2018-03-12 21:45:00 16.98 2018-03-12 2018-03-13 132: 2018-03-12 21:45:00 2018-03-12 23:30:58 17.98 2018-03-12 2018-03-13 133: 2018-03-12 23:30:58 2018-03-13 06:14:36 16.98 2018-03-12 2018-03-13 134: 2018-03-12 23:30:58 2018-03-13 06:14:36 16.98 2018-03-13 2018-03-14 135: 2018-03-13 06:14:36 2018-03-13 09:35:52 15.98 2018-03-13 2018-03-14
ovl
start end inf.rate i.start i.end inf.hours inf.vol 1: 2018-02-19 12:27:31 2018-02-19 13:31:51 25.75 2018-02-19 2018-02-20 1.0722222 hours 27.609722 2: 2018-02-19 13:31:51 2018-02-19 14:17:57 30.75 2018-02-19 2018-02-20 0.7683333 hours 23.626250 3: 2018-02-19 14:17:57 2018-02-19 14:23:21 25.75 2018-02-19 2018-02-20 0.0900000 hours 2.317500 4: 2018-02-19 14:23:21 2018-02-19 15:17:34 25.81 2018-02-19 2018-02-20 0.9036111 hours 23.322203 5: 2018-02-19 15:17:34 2018-02-19 15:29:40 25.81 2018-02-19 2018-02-20 0.2016667 hours 5.205017 --- 131: 2018-03-12 07:32:16 2018-03-12 21:45:00 16.98 2018-03-12 2018-03-13 14.2122222 hours 241.323533 132: 2018-03-12 21:45:00 2018-03-12 23:30:58 17.98 2018-03-12 2018-03-13 1.7661111 hours 31.754678 133: 2018-03-12 23:30:58 2018-03-13 06:14:36 16.98 2018-03-12 2018-03-13 0.4838889 hours 8.216433 134: 2018-03-12 23:30:58 2018-03-13 06:14:36 16.98 2018-03-13 2018-03-14 6.2433333 hours 106.011800 135: 2018-03-13 06:14:36 2018-03-13 09:35:52 15.98 2018-03-13 2018-03-14 3.3544444 hours 53.604022