Как рассчитать период времени до соответствия условия

Question

Мне нужно рассчитать время последовательных дат, пока разница во времени между двумя последовательными датами не превысит 13 секунд.

Например, во фрейме данных, созданном с кодом, показанным ниже, тест столбца имеет разницу во времени между датами. Что мне нужно, так это события времени между строками с тестом> 13 секунд.

# Create a vector of dates with a random time difference in seconds between records
dates <- seq(as.POSIXct("2020-01-01 00:00:02"), as.POSIXct("2020-01-02 00:00:02"), by = "2 sec")
dates <- dates + sample(15, length(dates), replace = T)

# Create a data.frame
data <- data.frame(id = 1:length(dates), dates = dates)

# Create a test field with the time difference between each date and the next
data$test <- c(diff(data$dates, lag = 1), 0)

# Delete the zero and negative time
data <- data[data$test > 0, ]

head(data)

То, что я хочу, выглядит примерно так:

Answer 1

Чтобы получить желаемый результат, нам нужно определить «блоки» наблюдения. Каждый блок разбивается, где test больше 13.
Мы начинаем идентифицировать split_point, а затем с помощью функции rle мы можем присвоить идентификатор каждому блоку. Затем мы можем отфильтровать split_point и суммировать оставшиеся блоки. Один раз с суммой секунд, затем с минимальной датой событий.

split_point <- data$test <=13
# Find continuous blocks
block_str <- rle(split_point)
# Create block IDs
data$block <- rep(seq_along(block_str$lengths), block_str$lengths)
data <- data[split_point, ] # Remove split points

# Summarize
final_df <- aggregate(test ~ block, data = data, FUN = sum)
dtevent <- aggregate(dates ~ block, data= data, FUN=min)

# Join the two summaries
final_df$DatetimeEvent <- dtevent$dates

head(final_df)
#>   block test       DatetimeEvent
#> 1     1 101  2020-01-01 00:00:09
#> 2     3 105  2020-01-01 00:01:11
#> 3     5 277  2020-01-01 00:02:26
#> 4     7  46  2020-01-01 00:04:58
#> 5     9  27  2020-01-01 00:05:30
#> 6    11 194  2020-01-01 00:05:44

^{Создано в 2020-04-02 пакетом Представить (v0.3.0)}

Использование dplyr для удобства:

library(dplyr)

final_df <- data %>%
  mutate(split_point = test <= 13,
         block = with(rle(split_point), rep(seq_along(lengths), lengths))) %>%
  group_by(block) %>%
  filter(split_point) %>%
  summarise(DateTimeEvent = min(dates), TotalTime = sum(test))

final_df
#> # A tibble: 1,110 x 3
#>    block DateTimeEvent       TotalTime
#>    <int> <dttm>              <drtn>   
#>  1     1 2020-01-01 00:00:06 260 secs 
#>  2     3 2020-01-01 00:02:28 170 secs 
#>  3     5 2020-01-01 00:04:11 528 secs 
#>  4     7 2020-01-01 00:09:07  89 secs 
#>  5     9 2020-01-01 00:10:07  37 secs 
#>  6    11 2020-01-01 00:10:39 135 secs 
#>  7    13 2020-01-01 00:11:56  50 secs 
#>  8    15 2020-01-01 00:12:32 124 secs 
#>  9    17 2020-01-01 00:13:52  98 secs 
#> 10    19 2020-01-01 00:14:47  83 secs 
#> # … with 1,100 more rows

^{Создано в 2020-04-02 пакетом prex (v0.3.0 )}

(результаты отличаются, потому что reprex воссоздает данные каждый раз)