在执行计算时将单个数据框行拆分为多行

Question

我有一个类似于 df1 的 df，我想在其中拆分行，以便 HOURS 列以 4 为间隔，如 df2 所示。我将如何解决这个问题以及推荐哪些软件包？

ID 在给定的一天可以有多个序列。例如，一个 ID 可以在给定的一天列出 2-3 次，分配了一个以上的单元和一个以上的 CODE。

需要以下内容：

所有分类数据在子行上必须保持相同（例如，CODE 在每个子行上保持相同）
如果余数小于四，则余数应列在最后一行（例如，df2；B 行）
如果子行在下一个日期开始或结束，则应相应地更新日期列（例如，df2；E 行）

df1（当前）

EMPLID TIME_RPTG_CD START_DATE_TIME     END_DATE_TIME       Hrs_Time_Worked
   <chr>  <chr>        <dttm>              <dttm>                        <dbl>
 1 X00007 REG          2014-07-03 16:00:00 2014-07-03 02:00:00            10.0

df2（期望）

 EMPLID TIME_RPTG_CD START_DATE_TIME     END_DATE_TIME       Hrs_Time_Worked
   <chr>  <chr>        <dttm>              <dttm>                        <dbl>
1 X00007 REG          2014-07-03 16:00:00 2014-07-03 20:00:00            4.0
1 X00007 REG          2014-07-03 20:00:00 2014-07-04 24:00:00            4.0
1 X00007 REG          2014-07-04 24:00:00 2014-07-04 02:00:00            2.0

Answer 1

library(tidyverse)
library(lubridate)
df1%>%
 group_by(Row)%>%
 mutate(S=paste(START_DATE,START_TIME),
        HOURS=list((n<-c(rep(4,HOURS%/%4),HOURS%%4))[n!=0]))%>%
 unnest()%>%
 mutate(E=dmy_hm(S)+hours(cumsum(HOURS)),
        S=E-hours(unlist(HOURS)),
        START_DATE=format(S,"%d-%b-%y"),
        END_DATE=format(E,"%d-%b-%y"),
        START_TIME=format(S,"%H:%M"),
        END_TIME=format(E,"%H:%M"),S=NULL,E=NULL)
# A tibble: 6 x 9
# Groups:   Row [3]
  Row      ID UNIT  CODE  START_DATE END_DATE  START_TIME END_TIME HOURS
  <chr> <int> <chr> <chr> <chr>      <chr>     <chr>      <chr>    <dbl>
1 A         1 3ESD  REG   06-Aug-14  06-Aug-14 01:00      05:00       4.
2 A         1 3ESD  REG   06-Aug-14  06-Aug-14 05:00      07:00       2.
3 B         2 3E14E OE2   12-Aug-14  13-Aug-14 21:00      01:00       4.
4 C         3 3E5E  REG   19-Aug-14  20-Aug-14 21:00      01:00       4.
5 C         3 3E5E  REG   20-Aug-14  20-Aug-14 01:00      05:00       4.
6 C         3 3E5E  REG   20-Aug-14  20-Aug-14 05:00      07:00       2.

在执行计算时将单个数据框行拆分为多行

Splitting single data frame row into multiple rows while performing calculation

split

r

rows

calculated-columns

dataframe