Как создать 24-часовое окно с 30-минутными интервалами годовой даты и времени и усреднить количество вхождений в каждом 30-минутном интервале

Question

Например, когда пациенты прибывают в больницу, дата и время прибытия регистрируются (15/04/2018 6:60:30). в течение года регистрируются десятки тысяч пациентов, и я заинтересован в получении совокупного распределения поступлений пациентов в течение 24-часового периода.

один из столбцов моего фрейма данных содержит значения даты / времени (как в таблице ниже), охватывающих два разных года. Каждое наблюдение представляет прибытие пациента.

31/12/2017 20:24
31/12/2017 21:24
31/12/2017 21:34
31/12/2017 22:55
31/12/2017 22:55
31/12/2017 23:18
31/12/2017 23:37
31/12/2017 23:37
31/12/2017 23:49
01/01/2018 0:15
01/01/2018 0:23
01/01/2018 0:56
01/01/2018 1:08
01/01/2018 1:27
01/01/2018 2:44

Я хочу выяснить среднее прибытие за 30-минутный интервал, учитывая 24-часовое окно и 7-дневное окно.

Я просто не знаю, как это сделать. Новичок здесь! Пожалуйста, мне нужна ваша помощь. Спасибо

Я пробовал это

arrivaltime <- dmy_hm(mydata$Time.of.arrival, tz = "US/Eastern")
head(arrivaltime)

MyArrivalDatesTable<-data.frame(table((cut(arrivaltime,breaks = "30 mins"))))
head(MyArrivalDatesTable)

Но я все еще не могу получить правильный вывод.

ожидаемые результаты:

7-дневное окно

Day Time    mean arrival 
Mon 0:00    1.057534247
Mon 0:30    1.087671233
Mon 1:00    0.882191781
Mon 1:30    0.745205479
Mon 2:00    0.64109589
Mon 2:30    0.589041096
Mon 3:00    0.652054795
Mon 3:30    0.663013699
Mon 4:00    0.616438356
...
24-h window

Time    mean arrival
0:00    1.057534247
0:30    1.087671233
1:00    0.882191781
1:30    0.745205479
2:00    0.64109589
2:30    0.589041096
3:00    0.652054795
3:30    0.663013699
4:00    0.616438356
...

Answer 1

library(dplyr)
library(lubridate)

count(weekday = wday(arrivaltime), 
      hour    = floor_date(arrivaltime, "30 minutes")) %>%
mutate(mean_arrival = n / 365)