Question

我有一个格式为

的数据

PERSON_A PERSON_B MEET LEAVE

这基本上描述了PERSON_A在MEET时间遇到PERSON_B并且他们在LEAVE时刻彼此说“再见”的情况。时间以秒表示，http://pastie.org/2825794（simple.dat）上有一小部分数据。

我需要的是计算按天分组的会议数量。目前，我有一个有效的代码，外观不美观。无论如何，我想要一个帮助，以便在反映我试图做的分组的代码中转换它，例如，使用ddply等。因此，我的主要目的是从这个案例中学习。可能在此代码中有很多关于R的良好实践的错误。

library(plyr)
data = read.table("simple.dat", stringsAsFactors=FALSE)
names(data)=c('PERSON_A','PERSON_B','MEET','LEAVE')
attach(data)

min_interval = min(MEET)
max_interval = max(LEAVE)
interval = max_interval - min_interval
day = 86400
number_of_days = floor(interval/day)

g = data.frame(MEETINGS=c(0:number_of_days))     # just to store the result
g[,1] = 0

start_offset = min_interval                       # start of the first day
for (interval in c(0:number_of_days)) {
    end_offset = start_offset + day
    meetings = (length(data[data$MEET >= start_offset & data$LEAVE <= end_offset, ]$PERSON_A) + length(data[data$MEET >= start_offset & data$LEAVE <= end_offset, ]$PERSON_B))
    g[interval+1, ] = meetings
    start_offset = end_offset             # start next day
}
g

此代码遍历日期（间隔86400秒）并在数据帧g上存储会议数。在链接数据集上执行时，此代码的正确输出（如下图所示）为每一行（日）提供会议数量。

       MEETINGS
1        38
2        10
3        16
4        18
5        24
6         6
7         4
8        10
9        28
10       14
11       22
12        2
13 .. 44   0         # I simplified the output here
45        2

无论如何，我知道我可以使用ddply来获得每对节点的会议数量：

contacts <- ddply(data, .(PERSON_A, PERSON_B), summarise
 , CONTACTS = length(c(PERSON_A, PERSON_B)) /2
)

但在我和我需要的结果之间有一个巨大的山丘。

作为最后一点，我读了How to make a great R reproducible example?并尽我所能：）

谢谢，

Answer 1

试试这个：

> d2 <- transform(data, m = floor(MEET/86400) + 1, l = floor(LEAVE/86400) + 1)
> d3 <- subset(d2, m == l)
> table(d3$m) * 2

 1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 45 
38 10 16 18 24  6  4 10 28 14 22  2  2

floor(x/(60*60*24))是将第二种转换为白天的快捷方式。

根据子组对R变量进行分组

1 个答案: