группировка событий во временном ряду с R

Question

Я занимался регистрацией, чтобы попытаться проиллюстрировать Comcast Business частоту прерывания их обслуживания в моем офисе.Я записываю время отклика ping в файл, затем анализирую этот файл с помощью R. В файле журнала значение 1000 означает истечение времени ожидания ping.Мой скрипт регистрирует пинг каждые 5 секунд.Поэтому, если моя служба Comcast будет недоступна в течение 30 секунд, что приведет к ~ 6 записям журнала со значением 1000. Я хотел бы проанализировать свои журналы таким образом, чтобы я мог создать сводную таблицу, которая показывала, когда начиналось каждое отключение,как долго это продолжалосьКакие есть хорошие способы сделать это?

Вот некоторые примеры данных за сегодня и несколько графиков, которые иллюстрируют мой временной ряд:

require(xts)
outFile <- "http://pastebin.com/raw.php?i=SJuMQ9rD"
pingLog <- read.csv(outFile, header=FALSE, 
     col.names = c("time","ms"), 
     colClasses=c("POSIXct", "numeric"))
xPingLog <- as.xts(pingLog$ms, order.by=pingLog$time)
outages <- subset(pingLog, ms==1000)
xOutages <- as.xts(outages$ms, order.by=outages$time)

par(mfrow=c(2,1))
plot(xPingLog)
plot(outages)
outages

Answer 1

Вы должны любить кодирование длины выполнения, псевдоним rle:

offline <- ifelse(pingLog$ms==1000, TRUE, FALSE)
rleOffline <- rle(offline)

offlineTable <- data.frame(
    endtime = pingLog$time[cumsum(rleOffline$lengths)],
    duration = rleOffline$lengths * 5,
    offline = rleOffline$values
)

Результаты:

offlineTable

              endtime duration offline
1 2011-11-20 13:20:19     1030   FALSE
2 2011-11-20 13:20:35        5    TRUE
3 2011-11-20 13:24:37      240   FALSE
4 2011-11-20 13:25:57       25    TRUE
5 2011-11-20 13:53:28     1640   FALSE

---

Почему это работает?

Сначала создайте логический вектор, который показывает онлайн и офлайн.ifelse удобно для этого.

offline <- ifelse(pingLog$ms==1000, TRUE, FALSE)

Затем используйте rle для вычисления кодировки длины серии:

rle(offline)
Run Length Encoding
  lengths: int [1:5] 206 1 48 5 328
  values : logi [1:5] FALSE TRUE FALSE TRUE FALSE

В этой таблице указано, сколько прогонов равно ИСТИНА или ЛОЖЬпроизошло, а также, как долго длился каждый забег.В этом случае первый прогон состоял из 206 периодов со значением FALSE (т. Е. Он-лайн в течение 206 * 5 = 1030 секунд.

. Последний шаг - использование информации rle для индексации по отношению к исходному * 1022.* чтобы найти время. Дополнительным волшебством является использование cumsum для вычисления кумулятивной суммы длин серий. Реальным значением этого является индексная позиция, где каждый цикл завершился.