Рассчитайте разницу в времени начала и окончания различных шагов в R

Question

У меня есть df, подобный этому

ID <- c("A","A","A","A","A","A","A","A","B","B","B","B","B","B","B","B")
MEASUREMENT <- c("Length","Length","Length","Length","Width","Width","Width","Width","Length","Length","Length","Length","Width","Width","Width","Width") 
Step <- c("1","2","3","4","1","2","3","4","1","2","3","4","1","2","3","4")    
StartDatetime <- c("2015-09-29 00:00:13","2015-09-29 00:02:13","2015-09-29 00:04:13","2015-09-29 00:06:16","2015-09-29 00:07:12","2015-09-29 00:10:13","2015-09-29 00:10:23","2015-09-29 00:12:15","2015-09-29 00:14:13","2015-09-29 00:16:13","2015-09-29 00:19:14","2015-09-29 00:20:13","2015-09-29 00:24:13","2015-09-29 00:26:19","2015-09-29 00:27:20","2015-09-29 00:29:13")    
EndDatetime <- c("2015-09-29 00:01:13","2015-09-29 00:03:13","2015-09-29 00:05:23","2015-09-29 00:07:11","2015-09-29 00:08:12","2015-09-29 00:10:23","2015-09-29 00:11:13","2015-09-29 00:13:13","2015-09-29 00:15:13","2015-09-29 00:17:19","2015-09-29 00:20:13","2015-09-29 00:22:13","2015-09-29 00:26:13","2015-09-29 00:27:13","2015-09-29 00:28:13","2015-09-29 00:32:13")

df1 <- data.frame(ID,MEASUREMENT,Step,StartDatetime,EndDatetime)
df1$StartDatetime <- as.POSIXct(df1$StartDatetime)
df1$EndDatetime <- as.POSIXct(df1$EndDatetime)

Я пытаюсь вычислить истекшее время (с) между шагами, сгруппированными по ID и измерению

If Step = 1 then the elapsed time = 0
If Step = 2 then elapsed time = StartDatetime (Step 2) - EndDatetime (Step 1)

Приведенная выше логика применяется дляШаг = 3 и 4.

Мой желаемый вывод - это

    ID MEASUREMENT Step       StartDatetime         EndDatetime ElapsedTime
    A      Length    1 2015-09-29 00:00:13 2015-09-29 00:01:13           0
    A      Length    2 2015-09-29 00:02:13 2015-09-29 00:03:13          60
    A      Length    3 2015-09-29 00:04:13 2015-09-29 00:05:23          60
    A      Length    4 2015-09-29 00:06:16 2015-09-29 00:07:11          53
    A       Width    1 2015-09-29 00:07:12 2015-09-29 00:08:12           0
    A       Width    2 2015-09-29 00:10:13 2015-09-29 00:10:23         121
    A       Width    3 2015-09-29 00:10:23 2015-09-29 00:11:13           0
    A       Width    4 2015-09-29 00:12:15 2015-09-29 00:13:13          62
    B      Length    1 2015-09-29 00:14:13 2015-09-29 00:15:13           0
    B      Length    2 2015-09-29 00:16:13 2015-09-29 00:17:19          60
    B      Length    3 2015-09-29 00:19:14 2015-09-29 00:20:13         115
    B      Length    4 2015-09-29 00:20:13 2015-09-29 00:22:13           0
    B       Width    1 2015-09-29 00:24:13 2015-09-29 00:26:13           0
    B       Width    2 2015-09-29 00:26:19 2015-09-29 00:27:13           6
    B       Width    3 2015-09-29 00:27:20 2015-09-29 00:28:13           7
    B       Width    4 2015-09-29 00:29:13 2015-09-29 00:32:13          60

Я пытаюсь так, но не понимаю

library(plyr)
df <- ddply(df1, .(ID,MEASUREMENT,Step),
            summarize,
            ElapsedTime=as.numeric(difftime(df1$StartDatetime, df1$EndDatetime, 
                                            units = "secs")))

Как мне выполнить мойжелаемый вывод?Может ли кто-нибудь указать мне правильное направление?

Answer 1

Вы можете сделать это с некоторыми tidyverse функциями.Сначала вы group_by интересуете интересующие вас столбцы. Затем с помощью mutate вы можете добавить еще один столбец с истекшим временем, рассчитанным с lag (задержка по умолчанию 1), который по сути даст вам значение предыдущего EndDatetime,Наконец, поскольку по умолчанию задержка будет равна NA, мы устанавливаем все значения NA на ноль, как в вашем примере с replace_na.

library(dplyr)
library(tidyr)
df1 %>% 
  group_by(ID,MEASUREMENT) %>% 
  mutate(ElapsedTime = StartDatetime - lag(EndDatetime)) %>% 
  replace_na(list(ElapsedTime =0))
# A tibble: 16 x 6
# Groups: ID, MEASUREMENT [4]
#   ID    MEASUREMENT Step  StartDatetime       EndDatetime         ElapsedTime
#   <fct> <fct>       <fct> <dttm>              <dttm>              <time>     
# 1 A     Length      1     2015-09-29 00:00:13 2015-09-29 00:01:13 0          
# 2 A     Length      2     2015-09-29 00:02:13 2015-09-29 00:03:13 60         
# 3 A     Length      3     2015-09-29 00:04:13 2015-09-29 00:05:23 60         
# 4 A     Length      4     2015-09-29 00:06:16 2015-09-29 00:07:11 53         
# 5 A     Width       1     2015-09-29 00:07:12 2015-09-29 00:08:12 0          
# 6 A     Width       2     2015-09-29 00:10:13 2015-09-29 00:10:23 121        
# 7 A     Width       3     2015-09-29 00:10:23 2015-09-29 00:11:13 0          
# 8 A     Width       4     2015-09-29 00:12:15 2015-09-29 00:13:13 62         
# 9 B     Length      1     2015-09-29 00:14:13 2015-09-29 00:15:13 0          
#10 B     Length      2     2015-09-29 00:16:13 2015-09-29 00:17:19 60         
#11 B     Length      3     2015-09-29 00:19:14 2015-09-29 00:20:13 115        
#12 B     Length      4     2015-09-29 00:20:13 2015-09-29 00:22:13 0          
#13 B     Width       1     2015-09-29 00:24:13 2015-09-29 00:26:13 0          
#14 B     Width       2     2015-09-29 00:26:19 2015-09-29 00:27:13 6          
#15 B     Width       3     2015-09-29 00:27:20 2015-09-29 00:28:13 7          
#16 B     Width       4     2015-09-29 00:29:13 2015-09-29 00:32:13 60