Как сделать столбец временной шкалы на основе столбца отметки времени?

Question

У меня есть дата с метками времени в столбце 1 и событиями в столбце 2. Метки времени имеют формат Y-m-d H:M:OS3 (например, "2019-09-26 07:29:22,778").

Я хотел бы добавить новый столбец с time-диапазон значений разницы между отметкой времени 2 и отметкой времени 1, затем 3: 1 и т. д. Например:

timestamp                  event           diff in sec
2019-09-26 07:29:22,778    X                   
2019-09-26 07:29:23,918    Y               1.140
2019-09-26 07:29:25,118    Z               2.340
.
.

Answer 1

В base:

dt1$timediff <- cumsum(c(0, difftime(tail(dt1$timestamp,-1), head(dt1$timestamp,-1))))

или с использованием data.table:

library(data.table)

dt1[ , timediff := cumsum(c(0, diff(as.numeric(timestamp))))][]
#>                  timestamp event timediff
#> 1: 2019-09-26 07:29:22.778     X     0.00
#> 2: 2019-09-26 07:29:23.917     Y     1.14
#> 3: 2019-09-26 07:29:25.118     Z     2.34

Другой dplyr базовый вариант решения Акруна ответ:

library(dplyr)
dt1 %>%
  mutate(difftime = difftime(timestamp, timestamp[1], unit = 'sec'))

Данные: NB : я использую data.table для чтения данных.

fread(text="date time  event
 2019-09-26 07:29:22.778    X                   
 2019-09-26 07:29:23.918    Y               
 2019-09-26 07:29:25.118    Z") -> dt1

dt1$timestamp <- as.POSIXct(paste(dt1$date, dt1$time), format="%Y-%m-%d %H:%M:%OS")

dt1 <- dt1[,4:3]

Answer 2

Мы можем использовать difftime

library(dplyr)
library(lubridate)
df1 %>%
   mutate(timestamp = ymd_hms(timestamp),
          diffinsec = cumsum(as.numeric(difftime(timestamp, 
       lag(timestamp, default = timestamp[1]), unit = 'sec'))))

Answer 3

Здесь решение с dplyr. Я предположил, что вы хотите разницу во времени от первого события. В противном случае ответ @ akrun с lag() является правильным.

library(dplyr)
df %>% 
  mutate(start = min(timestamp)) %>% 
  mutate(diff = timestamp - start)
#>             timestamp             event               start      diff
#> 1 2019-09-26 07:29:22                 X 2019-09-26 07:29:22 0.00 secs
#> 2 2019-09-26 07:29:23                 Y 2019-09-26 07:29:22 1.14 secs
#> 3 2019-09-26 07:29:25                 Z 2019-09-26 07:29:22 2.34 secs

data

df <- structure(list(timestamp = structure(c(1569479362.778, 1569479363.918, 
                                                 1569479365.118), class = c("POSIXct", "POSIXt"), tzone = ""), 
                         event = c("X", "Y", "Z")), row.names = c(NA, 
                                                                                  -3L), class = "data.frame")