Функция: вычисление секунд между точками данных

Question

В моем фрейме данных есть следующий столбец:

              DateTime
1  2011-10-03 08:00:04
2  2011-10-03 08:00:05
3  2011-10-03 08:00:06
4  2011-10-03 08:00:09
5  2011-10-03 08:00:15
6  2011-10-03 08:00:24
7  2011-10-03 08:00:30
8  2011-10-03 08:00:42
9  2011-10-03 08:01:01
10 2011-10-03 08:01:24
11 2011-10-03 08:01:58
12 2011-10-03 08:02:34
13 2011-10-03 08:03:25
14 2011-10-03 08:04:26
15 2011-10-03 08:06:00

С dput:

> dput(smallDF)
structure(list(DateTime = structure(c(1317621604, 1317621605, 
1317621606, 1317621609, 1317621615, 1317621624, 1317621630, 1317621642, 
1317621661, 1317621684, 1317621718, 1317621754, 1317621805, 1317621866, 
1317621960, 1317622103, 1317622197, 1317622356, 1317622387, 1317622463, 
1317622681, 1317622851, 1317623061, 1317623285, 1317623404, 1317623498, 
1317623612, 1317623849, 1317623916, 1317623994, 1317624174, 1317624414, 
1317624484, 1317624607, 1317624848, 1317625023, 1317625103, 1317625179, 
1317625200, 1317625209, 1317625229, 1317625238, 1317625249, 1317625264, 
1317625282, 1317625300, 1317625315, 1317625339, 1317625353, 1317625365, 
1317625371, 1317625381, 1317625395, 1317625415, 1317625423, 1317625438, 
1317625458, 1317625469, 1317625487, 1317625500, 1317625513, 1317625533, 
1317625548, 1317625565, 1317625581, 1317625598, 1317625613, 1317625640, 
1317625661, 1317625674, 1317625702, 1317625715, 1317625737, 1317625758, 
1317625784, 1317625811, 1317625826, 1317625841, 1317625862, 1317625895, 
1317625909, 1317625935, 1317625956, 1317625973, 1317626001, 1317626043, 
1317626062, 1317626100, 1317626113, 1317626132, 1317626153, 1317626179, 
1317626212, 1317626239, 1317626271, 1317626296, 1317626323, 1317626361, 
1317626384, 1317626407), class = c("POSIXct", "POSIXt"), tzone = "")), .Names = "DateTime", row.names = c(NA, 
-100L), class = "data.frame")

Моя цель: Я хочу рассчитатьразница во времени, в секундах, между каждым измерением.

Редактировать : Я хочу получить следующий результат, где вычисляется разница во времени (в секундах) между каждой точкой данных, кроме для первого значения дня (строка 3), когда время вычисляется относительно 8 часов утра:

              DateTime      Seconds
1  2011-09-30 21:59:02      6
2  2011-09-30 21:59:04      2
3  2011-10-03 08:00:04      4
4  2011-10-03 08:00:05      1
5  2011-10-03 08:00:06      1
6  2011-10-03 08:00:09      3
7  2011-10-03 08:00:15      5
8  2011-10-03 08:00:24      9
9  2011-10-03 08:00:30      6
10 2011-10-03 08:00:42      12
11 2011-10-03 08:01:01      19
12 2011-10-03 08:01:24      23
13 2011-10-03 08:01:58      34
14 2011-10-03 08:02:34      36
15 2011-10-03 08:03:25      51
16 2011-10-03 08:04:26      61
17 2011-10-03 08:06:00      94

Однако измерения начинаются в 8:00 утра, поэтому, если значение являетсяДля первого дня необходимо рассчитать количество секунд относительно 8:00 утра.В приведенном выше примере первое измерение заканчивается в 8:00:04, поэтому здесь можно использовать атрибут $sec, равный POSIX, но в другие дни первое значение может произойти через несколько минут после 8:00.

Я пытался достичь этой цели с помощью следующей функции:

SecondsInBar <- function(x, startTime){
    # First data point or first of day
    if (x == 1 || x > 1 && x$wkday != x[-1]$wkday){
        seconds <- as.numeric(difftime(x, 
            as.POSIXlt(startTime, format = "%H:%M:%S"), 
            units = "secs"))
    # else calculate time difference
    } else {
        seconds <- as.numeric(difftime(x, x[-1], units = "secs"))
    }
    return (seconds)
}

Который затем можно было бы вызвать с помощью SecondsInBar(smallDF$DateTime, "08:00:00").

Есть как минимум две проблемыс помощью этой функции, но я не знаю, как их решить:

• Сегмент кода x$wkday != x[-1]$wkday возвращает ошибку $ operator is invalid for atomic vectors,
• И as.POSIXlt(startTime, format = "%H:%M:%S") используеттекущая дата, из-за которой вычисления difftime ошибочны.

Мой вопрос: Где я ошибаюсь с этой функцией?И: является ли этот подход жизнеспособным или я должен подходить к нему под другим углом?

Answer 1

Как насчет чего-то такого:

smallDF$DateTime - as.POSIXct(paste(strftime(smallDF$DateTime,"%Y-%m-%d"),"07:00:00"))
Time differences in secs
  [1]    4    5    6    9   15   24   30   42   61   84  118  154  205  266  360
 [16]  503  597  756  787  863 1081 1251 1461 1685 1804 1898 2012 2249 2316 2394
 [31] 2574 2814 2884 3007 3248 3423 3503 3579 3600 3609 3629 3638 3649 3664 3682
 [46] 3700 3715 3739 3753 3765 3771 3781 3795 3815 3823 3838 3858 3869 3887 3900
 [61] 3913 3933 3948 3965 3981 3998 4013 4040 4061 4074 4102 4115 4137 4158 4184
 [76] 4211 4226 4241 4262 4295 4309 4335 4356 4373 4401 4443 4462 4500 4513 4532
 [91] 4553 4579 4612 4639 4671 4696 4723 4761 4784 4807
attr(,"tzone")
[1] ""

Обратите внимание, что я использовал 7 утра, так как при копировании ваших данных я решил интерпретировать его как BST.

Что касается ваших ошибок,вы не можете использовать $, чтобы получить элементы даты с POSIXct (как определяется smallDF$DateTime), только с POSIXlt.И для второй ошибки, если вы не предоставите дату, она должна принять текущую дату, так как нет другой информации, на которую можно опираться.

Редактировать

Теперь все прояснено. Я бы предложил другой подход: split ваш кадр данных за день, а затем c объедините время с эталонным временем и выполните diff для этого, используя lapply для циклического перебора.дни:

#modify dataframe to add extra day to second half
smallDF[51:100,1] <- smallDF[51:100,1]+86400

smallDF2 <- split(smallDF,strftime(smallDF$DateTime,"%Y-%m-%d"))

lapply(smallDF2,function(x) diff(c(as.POSIXct(paste(strftime(x$DateTime[1],"%Y-%m-%d"),"07:00:00")),x$DateTime)))
$`2011-10-03`
Time differences in secs
 [1]   4   1   1   3   6   9   6  12  19  23  34  36  51  61  94 143  94 159  31
[20]  76 218 170 210 224 119  94 114 237  67  78 180 240  70 123 241 175  80  76
[39]  21   9  20   9  11  15  18  18  15  24  14  12

$`2011-10-04`
Time differences in secs
 [1] 3771   10   14   20    8   15   20   11   18   13   13   20   15   17   16
[16]   17   15   27   21   13   28   13   22   21   26   27   15   15   21   33
[31]   14   26   21   17   28   42   19   38   13   19   21   26   33   27   32
[46]   25   27   38   23   23