Каков оптимальный способ объединения связанных строк данных в R?

Question

У меня есть набор данных, в котором некоторые записи были разбиты на две строки (Тип болюса = Двойной), и я пытаюсь объединить их, основываясь на том, что между ними не более 10 минут. Пример данных здесь:

  Time         Bolus Type      Bolus Volume
1  0.0 Dual (normal part only)            1
2  0.2 Dual (square part only)            2
3  0.4                  Normal            3
4  0.6 Dual (normal part only)            2
5  0.8 Dual (square part only)            1
6  1.0                  Normal            3

Код, который я получил в настоящее время, работает, но он слишком медленный для запуска некоторых моих файлов (> 30 МБ). Я рассмотрел подмножество данных так, чтобы оно показывало только записи с Bolus Type, содержащие «Dual *», но тогда я не знаю, как бы вернуться к исходным записям, чтобы сделать тип болюса комбинированным.

#GENERATING SAMPLE DATA
a<-seq(0,1,length.out=6)
b<-c("Dual (normal part only)","Dual (square part only)","Normal","Dual (normal part only)","Dual (square part only)","Normal")
c<-c(1,2,3,2,1,3)
pt<-data.frame(a,b,c, stringsAsFactors = FALSE)
colnames(pt)<-c('Time', 'Bolus Type','Bolus Volume')

countDual=0
countSquare=0
countNormal=0
min10<-0.3

#FIND EACH "DUAL NORMAL" PART
for(i in 1:nrow(pt)) {
  if(!is.na(pt$`Bolus Type`[i])&&pt$`Bolus Type`[i]=="Dual (normal part only)"){
    j<-i
    time_lim<-pt$`Time`[i]+min10

    found_square<-0

    #LOOK AT ROWS AHEAD OF I TO FIND NEAREST SQUARE WITHIN TIME PERIOD (0.2)
    while(pt$`Time`[j]<time_lim&&found_square!=1){
      if(!is.na(pt$`Bolus Type`[j])&&pt$`Bolus Type`[j]=="Dual (square part only)"){
        date<-pt[i,"Date"]
        time<-pt[i,"Time"]
        total_DB<-pt[i,"Bolus Volume"]+pt[j,"Bolus Volume"]

        #ADD DUAL TOTAL ROW AT BOTTOM
        row_num<-nrow(pt) + 1
        pt[row_num,"Time"] = time
        pt[row_num,"Bolus Type"] = "Dual (total)"
        pt[row_num,"Bolus Volume"] = total_DB


        found_square<-1 #Exit loop when finds first square within 10 minutes
        countDual<-countDual+1

        #MARK THE "LINKED" RECORDS
        pt[j,"Bolus Type"]<-"Dual (square part)"
        pt[i,"Bolus Type"]<-"Dual (normal part)"

      }
      j<-j+1
    }
  }
}

#MESSAGE OUT RESULTS
countNormalOnly<-sum(pt$`Bolus Type`[!is.na(pt$`Bolus Type`)]=="Dual (normal part only)")
countSquareOnly<-sum(pt$`Bolus Type`[!is.na(pt$`Bolus Type`)]=="Dual (square part only)")
message(paste(c("Dual:",countDual," Square only:",countSquareOnly," Normal only:",countNormalOnly)))

EDIT: Желаемый вывод (согласно текущему выводу кода)

   Time         Bolus Type Bolus Volume
1  0.0 Dual (normal part)            1
2  0.2 Dual (square part)            2
3  0.4             Normal            3
4  0.6 Dual (normal part)            2
5  0.8 Dual (square part)            1
6  1.0             Normal            3
7  0.0       Dual (total)            3
8  0.6       Dual (total)            3

Answer 1

library(dplyr)
library(stringr)
library(data.table)

pt_joined <-
  pt %>%
  filter(`Bolus Type` %like% 'Dual') %>%
  mutate(Index = cumsum(`Bolus Type` %like% 'normal')) %>%
  group_by(Index) %>%
  mutate(time_diff = max(Time - lag(Time), na.rm = TRUE)) %>%
  filter(time_diff <= .2) %>%
  mutate(`Bolus Type` = str_remove_all(`Bolus Type`, " only")) %>%
  ungroup %>% select(-time_diff)

pt_dual <- pt_joined %>%
  group_by(`Index`) %>%
  summarize(
    Time = min(Time),
    `Bolus Type` = 'Dual',
    `Bolus Volume` = sum(`Bolus Volume`)
  )

pt_new <-
  pt %>%
  left_join(pt_joined, by = c("Time", "Bolus Volume")) %>%
  mutate(`Bolus Type` =
           ifelse(is.na(`Bolus Type.y`), `Bolus Type.x`, `Bolus Type.y`)) %>%
  select(-contains(".")) %>%
  bind_rows(pt_dual) %>% select(-Index)