根据布尔列中的连续值聚合 tibble

Question

我遇到了一个相当简单的问题，但我正在努力寻找不需要大量代码和复杂循环的解决方案。

我有一个每小时时间序列数据集的摘要 table，df，其中每个观测值都属于一个组。我想根据摘要 table 中的布尔列合并其中一些组。布尔列 merge_with_next 指示给定组是否应与下一组（向下一行）合并。合并通过更新 end、值和删除行有效地发生：

library(dplyr)

# Demo data
df <- tibble(
  group = 1:12,
  start = seq.POSIXt(as.POSIXct("2019-01-01 00:00"), as.POSIXct("2019-01-12 00:00"), by = "1 day"),
  end = seq.POSIXt(as.POSIXct("2019-01-01 23:59"), as.POSIXct("2019-01-12 23:59"), by = "1 day"), 
  merge_with_next = rep(c(TRUE, TRUE, FALSE), 4)
)

df
#> # A tibble: 12 x 4
#>    group start               end                 merge_with_next
#>    <int> <dttm>              <dttm>              <lgl>          
#>  1     1 2019-01-01 00:00:00 2019-01-01 23:59:00 TRUE           
#>  2     2 2019-01-02 00:00:00 2019-01-02 23:59:00 TRUE           
#>  3     3 2019-01-03 00:00:00 2019-01-03 23:59:00 FALSE          
#>  4     4 2019-01-04 00:00:00 2019-01-04 23:59:00 TRUE           
#>  5     5 2019-01-05 00:00:00 2019-01-05 23:59:00 TRUE           
#>  6     6 2019-01-06 00:00:00 2019-01-06 23:59:00 FALSE          
#>  7     7 2019-01-07 00:00:00 2019-01-07 23:59:00 TRUE           
#>  8     8 2019-01-08 00:00:00 2019-01-08 23:59:00 TRUE           
#>  9     9 2019-01-09 00:00:00 2019-01-09 23:59:00 FALSE          
#> 10    10 2019-01-10 00:00:00 2019-01-10 23:59:00 TRUE           
#> 11    11 2019-01-11 00:00:00 2019-01-11 23:59:00 TRUE           
#> 12    12 2019-01-12 00:00:00 2019-01-12 23:59:00 FALSE

# Desired result
desired <- tibble(
  group = c(1, 4, 7, 9),
  start = c("2019-01-01 00:00", "2019-01-04 00:00", "2019-01-07 00:00", "2019-01-10 00:00"),
  end = c("2019-01-03 23:59", "2019-01-06 23:59", "2019-01-09 23:59", "2019-01-12 23:59")
)

desired
#> # A tibble: 4 x 3
#>   group start            end             
#>   <dbl> <chr>            <chr>           
#> 1     1 2019-01-01 00:00 2019-01-03 23:59
#> 2     4 2019-01-04 00:00 2019-01-06 23:59
#> 3     7 2019-01-07 00:00 2019-01-09 23:59
#> 4     9 2019-01-10 00:00 2019-01-12 23:59

由 reprex 包 (v0.2.1) 创建于 2019-03-22

我正在寻找一个不涉及大量助手 table 和循环的简短而清晰的解决方案。 group 列中的最终值并不重要，我只关心结果中的 start 和 end 列。

Answer 1

我们可以使用 dplyr 并根据每次 TRUE 值出现在 merge_with_next 列和 select first 值出现在 [=15] 中创建组=] 和每个组的 end 列中的 last 值。

library(dplyr)

df %>%
  group_by(temp = cumsum(!lag(merge_with_next, default = TRUE))) %>%
  summarise(group = first(group),
            start = first(start), 
            end = last(end)) %>%
  ungroup() %>%
  select(-temp)

#  group start               end     
#  <int> <dttm>              <dttm>             
#1     1 2019-01-01 00:00:00 2019-01-03 23:59:00
#2     4 2019-01-04 00:00:00 2019-01-06 23:59:00
#3     7 2019-01-07 00:00:00 2019-01-09 23:59:00
#4    10 2019-01-10 00:00:00 2019-01-12 23:59:00

根据布尔列中的连续值聚合 tibble

Aggregate a tibble based on a consecutive values in a boolean column

r

dplyr

tibble