Question

我正在尝试在两个时间点（显示为一天中的时间）之间产生线性回归模型-说“已调度”和“已接收”-以观察一天中是否有特定时间（或时间跨度））所发货的物品会影响其到达时间。例如，如果某个物品在午餐时间附近寄出，它会比早上寄出的时间晚吗？

我的数据框看起来像这样：

                Dispatched             Received
52756  2018-11-05 11:41:00  2018-11-05 11:49:00
52764  2018-10-05 08:03:00  2018-10-05 08:03:00
52772  2018-08-24 07:36:00  2018-08-24 07:37:00
52780  2018-07-26 07:37:00  2018-07-26 07:40:00
52788  2018-07-12 08:00:00  2018-07-12 08:01:00
52796  2018-05-30 12:54:00  2018-05-31 07:25:00
52805  2018-05-30 12:54:00  2018-05-31 07:25:00
52814  2018-06-14 09:05:00  2018-06-14 09:07:00
52820  2018-06-14 09:05:00  2018-06-14 09:07:00
52826  2018-06-14 09:05:00  2018-06-14 09:07:00
52829  2018-06-14 09:05:00  2018-06-14 09:07:00
52835  2018-06-18 11:00:00  2018-06-19 08:06:00
52843  2018-03-12 11:34:00  2018-03-13 09:53:00
52851  2018-07-03 13:14:00  2018-07-03 13:15:00
52853  2018-07-03 13:14:00  2018-07-03 13:15:00

这些日期已经作为POSIXct()对象。

接下来，由于我对这一天不感兴趣，因此只用时间创建了2个额外的列：

                Dispatched             Received Disp_time Rcvd_time
52756  2018-11-05 11:41:00  2018-11-05 11:49:00  11:41:00  11:49:00
52764  2018-10-05 08:03:00  2018-10-05 08:03:00  08:03:00  08:03:00
52772  2018-08-24 07:36:00  2018-08-24 07:37:00  07:36:00  07:37:00
52780  2018-07-26 07:37:00  2018-07-26 07:40:00  07:37:00  07:40:00
52788  2018-07-12 08:00:00  2018-07-12 08:01:00  08:00:00  08:01:00
52796  2018-05-30 12:54:00  2018-05-31 07:25:00  12:54:00  07:25:00
52805  2018-05-30 12:54:00  2018-05-31 07:25:00  12:54:00  07:25:00
52814  2018-06-14 09:05:00  2018-06-14 09:07:00  09:05:00  09:07:00
52820  2018-06-14 09:05:00  2018-06-14 09:07:00  09:05:00  09:07:00
52826  2018-06-14 09:05:00  2018-06-14 09:07:00  09:05:00  09:07:00
52829  2018-06-14 09:05:00  2018-06-14 09:07:00  09:05:00  09:07:00
52835  2018-06-18 11:00:00  2018-06-19 08:06:00  11:00:00  08:06:00
52843  2018-03-12 11:34:00  2018-03-13 09:53:00  11:34:00  09:53:00
52851  2018-07-03 13:14:00  2018-07-03 13:15:00  13:14:00  13:15:00
52853  2018-07-03 13:14:00  2018-07-03 13:15:00  13:14:00  13:15:00

因此，如果时差在同一天之内，我可以绘制（ggplot2::ggplot()）并计算出回归曲线（ggpubr::stat_cor()）没问题。

但是，例如，如果您查看项目“ 52796”，“ 52805”，“ 52835”和“ 52843”，则它们会在一天内发送，而在第二天发送。这就是绘图（Disp_time与Rcvd_time）时的问题。

因此，我正在考虑通过简单地将时差添加到“ Rcvd_time”（即使超过24小时）来克服此问题的方法。例如，这些行：

                Dispatched             Received Disp_time Rcvd_time
52796  2018-05-30 12:54:00  2018-05-31 07:25:00  12:54:00  07:25:00
52805  2018-05-30 12:54:00  2018-05-31 07:25:00  12:54:00  07:25:00
52835  2018-06-18 11:00:00  2018-06-19 08:06:00  11:00:00  08:06:00
52843  2018-03-12 11:34:00  2018-03-13 09:53:00  11:34:00  09:53:00

可以表示为：

                Dispatched             Received Disp_time Rcvd_time
52796  2018-05-30 12:54:00  2018-05-31 07:25:00  12:54:00  30:29:00
52805  2018-05-30 12:54:00  2018-05-31 07:25:00  12:54:00  30:29:00
52835  2018-06-18 11:00:00  2018-06-19 08:06:00  11:00:00  32:06:00
52843  2018-03-12 11:34:00  2018-03-13 09:53:00  11:34:00  33:19:00

关于如何执行操作的任何想法？预先感谢！

Answer 1

您可能想看一下difftime函数。

Dispatched <- as.POSIXct('2018-05-30 12:54:00')
Received <- as.POSIXct('2018-05-31 07:25:00')

time_delta <- difftime(Received, Dispatched, units = 'minutes')
time_delta

如何计算时差，并将其加到开始时间？

1 个答案: