Question

Добрый день,

Это продолжение вопроса к этой записи

Вот некоторые фиктивные данные:

Date <- as.POSIXct(c('2018-03-20 11:52:25', '2018-03-22 12:01:44', '2018-03-20 12:05:25', '2018-03-20 12:10:40', '2018-03-20 12:12:51 ', '2018-03-21 2:01:23', '2018-03-21 2:45:01', '2018-03-21 3:30:00', '2018-03-21 3:45:00', '2018-03-21 5:00:00', '2018-03-21 5:45:00')) 
Sites<-c(4, 4, 4, 6, 6, 7, 7, 4, 4, 6, 6)
Individual<-c("A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A", "A","A")

data<-data.frame(Individual, Date, Sites)

   Individual                Date Sites
           A 2018-03-20 11:52:25     4
           A 2018-03-22 12:01:44     4
           A 2018-03-20 12:05:25     4
           A 2018-03-20 12:10:40     6
           A 2018-03-20 12:12:51     6
           A 2018-03-21 02:01:23     7
           A 2018-03-21 02:45:01     7
           A 2018-03-21 03:30:00     4
           A 2018-03-21 03:45:00     4
           A 2018-03-21 05:00:00     6
           A 2018-03-21 05:45:00     6

В принципе, я хотел бы, чтобы R рассказал мне, сколько времени проводится на каждом сайте. Приведенные выше данные имеют повторяющиеся экземпляры на сайтах, и я хотел бы, чтобы R выявлял повторения и добавлял разницу во времени для каждого.

Я попробовал следующий код:

data.summary<-data %>%
  group_by(Individual, Sites) %>%
  summarise(time_spent = max(Date)-min(Date))

Но для этого потребуется разница во времени с минимальной датой на этом сайте и максимальной датой на сайте, не считая случаев повторения или времени, когда человек находился на других сайтах.

Далее, углубляясь в фиктивные данные, в сводном коде говорится, что индивидуум А провел на площадке 4 2 дня. Однако этот индивидуум покинул сайт 4 и позднее вернулся на сайт и должен иметь общее время на площадке 4 28 минут. , Как я могу получить R для отражения повторяющихся записей для этого сайта?

Date1<-as.POSIXct("2018-03-20 11:52:25") # First instance at site 4
Date2<-as.POSIXct("2018-03-20 12:05:25") # Last time A spent at site 4 before leaving
difftime(Date2, Date1, units="mins")
# time diff = 13 minutes

# Second instance at site 4
Date3<-as.POSIXct("2018-03-21 03:30:00") # Second instance at site 4
Date4<-as.POSIXct("2018-03-21 03:45:00") # Last time A spent at site 4
difftime(Date4, Date3, units="mins")
# time diff= 15 mins

Спасибо!

РЕДАКТИРОВАТЬ: Я обнаружил проблему с dplyr подводить итоги, где добавляется дополнительное время. Вот фиктивные данные:

Dates<-as.POSIXct(c("2018-04-09 16:59:03",
"2018-04-09 18:27:23",
"2018-04-09 17:01:20",
"2018-04-09 17:41:17"))
Individual<-c("A","A","A","A")
Site<-c("40","40","40", "40")

data<-data.frame(Dates, Individual, Site)

Я хочу суммировать время, проведенное на сайте 40, с минимальной отметкой времени на этом сайте, вычтенной из максимальной отметки времени на сайте

data %>%
  group_by(Individual) %>%
  arrange(Dates) %>%
  group_by(Individual, Site) %>%   
  summarise(time_spent = max(Dates) - min(Dates))

   # A tibble: 1 x 3
# Groups:   Individual [?]
  Individual Site  time_spent    
  <fct>      <fct> <time>        
1 A          40    1.472222 hours

Это говорит о том, что общее время, проведенное на этом сайте, составляет 1,47 часа. Однако, когда я вручную получаю разницу во времени, я получаю совершенно другое значение.

maxtime<-("2018-04-09 17:41:17")
mintime<-("2018-04-09 16:59:03")

difftime(maxtime, mintime, units="hours")
# Time difference of 0.7038889 hours

Фактическое время на сайте 40 составляет 0,70 часа. Я не совсем уверен, что подытоживает ссылка или почему добавляется дополнительное время.

РЕДАКТИРОВАТЬ 2: Хорошо, это похоже на проблему единиц! Вот более воспроизводимые данные:

Dates<-as.POSIXct(c("2018-04-09 16:43:44","2018-03-20 11:52:25", "2018-04-09 16:59:03",
                    "2018-04-09 18:27:23",
                    "2018-04-09 17:01:20",
                    "2018-04-09 17:41:17"))
Individual<-c("A","A","A","A", "A","A")
Site<-c("38","38", "40","40","40", "40")

data<-data.frame(Dates, Individual, Site)
                Dates Individual Site
1 2018-04-09 16:43:44          A   38
2 2018-03-20 11:52:25          A   38
3 2018-04-09 16:59:03          A   40
4 2018-04-09 18:27:23          A   40
5 2018-04-09 17:01:20          A   40
6 2018-04-09 17:41:17          A   40

data %>%
  group_by(Individual) %>%
  arrange(Dates) %>%
  group_by(Individual, Site) %>%   
  summarise(time_spent = max(Dates) - min(Dates))
# A tibble: 2 x 3
# Groups:   Individual [?]
  Individual Site  time_spent    
  <fct>      <fct> <time>        
1 A          38    20.202303 days
2 A          40     1.472222 days

Здесь говорится, что время, проведенное на площадке 40, составляет 1,47 дня, но это должны быть часы! По данным ручного поиска разницы во времени ниже:

maxtime<-("2018-04-09 18:27:23")
mintime<-("2018-04-09 16:59:03")

difftime(maxtime, mintime, units="hours")
# Time difference of 1.472222 hours

Как я могу исправить эту проблему единиц? Вместо того, чтобы отображать часы, смешанные с днями, я бы хотел, чтобы R рассчитал время для всех сайтов в днях.

Andrew · Answer 1 · 02 апреля 2019

РЕДАКТИРОВАННОЕ РЕШЕНИЕ: после некоторых проб и ошибок это то, что в итоге заработало. При этом используется функция из data.table, поэтому вам необходимо установить ее.

Шаг 1 : создать уникальный идентификатор для всех наблюдений на сайте (по сайту), упорядоченный по Date

    data %>%
      arrange(Individuals, Dates) %>%
      mutate(rle_id = data.table::rleid(Sites))

                 Dates Individuals Sites rle_id
1  2018-03-20 11:52:25           A    38      1
2  2018-04-09 16:43:44           A    38      1
3  2018-04-09 16:59:03           A    40      2
4  2018-04-09 17:01:20           A    40      2
5  2018-04-09 17:41:17           A    40      2
6  2018-04-09 18:27:23           A    40      2
7  2018-03-20 11:52:25           B     4      3
8  2018-03-20 12:05:25           B     4      3
9  2018-03-20 12:10:40           B     6      4
10 2018-03-20 12:12:51           B     6      4
11 2018-03-21 02:01:23           B     7      5
12 2018-03-21 02:45:01           B     7      5
13 2018-03-21 03:30:00           B     4      6
14 2018-03-21 03:45:00           B     4      6
15 2018-03-21 05:00:00           B     6      7
16 2018-03-21 05:45:00           B     6      7
17 2018-03-22 12:01:44           B     4      8

Вы могли бы получить Relid, используя что-то в базе, как я вставил ниже, но это, вероятно, намного медленнее (и труднее понять)

data <- data[order(data$Dates),]
rle_lengths <- rle(data$Sites)$lengths
unlist(Map(rep, 1:length(rle_lengths), rle_lengths))
[1] 1 2 2 3 3 4 4 5 5 6 6 7 8 9 9 9 9

против

data.table::rleid(data$Sites)
[1] 1 2 2 3 3 4 4 5 5 6 6 7 8 9 9 9 9

Шаг 2 : получите время для отдельных А и В на каждом участке. Если мы не указали единицы измерения в difftime, он выполнит расчет для отдельных единиц и отобразит общую единицу измерения. Например, 1,5 часа становятся 1,5 дня, если кто-то находится там в течение нескольких дней.

data %>%
  arrange(Individuals, Dates) %>%
  mutate(rle_id = data.table::rleid(Sites)) %>%
  group_by(Individuals, rle_id, Sites) %>%
  summarise(time_spent = difftime(max(Dates), min(Dates), units = "days"))

# A tibble: 8 x 4
# Groups:   Individuals, rle_id [8]
  Individuals rle_id Sites time_spent       
  <fct>        <int> <dbl> <time>           
1 A                1    38 20.202303241 days
2 A                2    40  0.061342593 days
3 B                3     4  0.009027778 days
4 B                4     6  0.001516204 days
5 B                5     7  0.030300926 days
6 B                6     4  0.010416667 days
7 B                7     6  0.031250000 days
8 B                8     4  0.000000000 days

Шаг 3 (полное решение) : свертывание на сайтах

data %>%
  arrange(Individuals, Dates) %>%
  mutate(rle_id = data.table::rleid(Sites)) %>%
  group_by(Individuals, rle_id, Sites) %>%
  summarise(time_spent = difftime(max(Dates), min(Dates), units = "days")) %>%
  group_by(Individuals, Sites) %>%
  summarise(time_spent_new = sum(time_spent))

# A tibble: 5 x 3
# Groups:   Individuals [2]
  Individuals Sites time_spent_new  
  <fct>       <dbl> <time>          
1 A              38 20.20230324 days
2 A              40  0.06134259 days
3 B               4  0.01944444 days
4 B               6  0.03276620 days
5 B               7  0.03030093 days

Данные

Date <-as.POSIXct(c("2018-04-09 16:43:44","2018-03-20 11:52:25", "2018-04-09 16:59:03",
                    "2018-04-09 18:27:23","2018-04-09 17:01:20", "2018-04-09 17:41:17",
                    '2018-03-20 11:52:25', '2018-03-22 12:01:44', '2018-03-20 12:05:25', 
                    '2018-03-20 12:10:40', '2018-03-20 12:12:51 ', '2018-03-21 2:01:23', 
                    '2018-03-21 2:45:01', '2018-03-21 3:30:00', '2018-03-21 3:45:00', 
                    '2018-03-21 5:00:00', '2018-03-21 5:45:00'))
Individual<-c(rep("A", 6), rep("B", 11))
Site<-c(38, 38, 40, 40, 40, 40, 4, 4, 4, 6, 6, 7, 7, 4, 4, 6, 6)

data<-data.frame(Dates = Date, Individuals = Individual, Sites = Site)

Суммируйте время даты, чтобы подвести итог времени, проведенного в определенных «повторяющихся» условиях

Пожалуйста, войдите или зарегистрируйтесь чтобы ответить на этот вопрос.

1 Ответ

Пожалуйста, войдите или зарегистрируйтесь что бы добавить комментарий.

Суммируйте время даты, чтобы подвести итог времени, проведенного в определенных «повторяющихся» условиях

Пожалуйста, войдите или зарегистрируйтесь чтобы ответить на этот вопрос.

1 Ответ

Пожалуйста, войдите или зарегистрируйтесь что бы добавить комментарий.

Похожие темы