根据另一个变量的值计算观察值之间的差异

Question

我有一个应用程序记录，想计算两个特定事件之间的时间。

我的记录结构是这样的：

    appdata <- data.frame(userid = c(1,1,1,1,1), dayid = c(32,32,32,32,32), activity = c("appstart","levelup","appclose","appstart","appclose"), datesec = c(2670,2726,2755,2787,4161))

    appdata
      userid dayid activity datesec
    1      1    32 appstart    2670
    2      1    32  levelup    2726
    3      1    32 appclose    2755
    4      1    32 appstart    2787
    5      1    32 appclose    4161

我想知道一天用户活跃了多长时间。所以我必须计算每个 appstart 和 appclose 之间的差异，然后构建总和，所以这里：(2755-2670) + (4161-2755) = 1459.

新数据集应如下所示：

    appdata2 <- data.frame(user = c(1), dayid = c(32), usagetime_in_sec = c(1491))

    appdata2
      user dayid usagetime_in_sec
     1    1    32             1459

这是我的基本方法，但我不知道如何告诉 R 始终计算应用启动和下一个应用关闭事件之间的差异：

    apdata2 <- appdata %>% 
      group_by(userid, dayid) %>%
      summarise(usagetime_in_sec = sum(datsec(type == "appclose") - datesec(type == "appstart")))

Answer 1

你们非常亲密。我想你需要像

这样的东西

library(dplyr)

appdata %>%
  group_by(userid, dayid) %>%
  summarise(usagetime_in_sec = sum(datesec[activity == "appclose"] - 
                                   datesec[activity == "appstart"]))


#   userid dayid usagetime_in_sec
#    <dbl> <dbl>            <dbl>
#1      1    32             1459

但是，请确保 "appclose" 和 "appstart" activity 的数量相等，否则可能会导致计算混乱。

根据另一个变量的值计算观察值之间的差异

Calculate difference between observation in dependence of value of another variable

r

transformation

dplyr

logfile