如何使用定期拆分的时间数据重组数据帧（并计算更新的持续时间）

Question

我有如下数据框：

tab <- data.frame(Behav = c("Rest","Eat","Eat"),      
              Behav.start= c("14:10:40","14:13:25","17:35:00"),
              Behav.end = c("14:13:24","17:31:05","17:37:25"), 
              Behav.dur.s = c("164","19060","145"))

Behav    Behav.start    Behav.end    Behav.dur.s
 Rest     14:10:40       14:13:24      164
 Eat      14:13:25       17:31:05      11860
 Eat      17:35:00       17:37:25      145

N.B。 'Behav.dur.s' = 'Behav.start' 和 'Behav.end'

之间的时间间隔（以秒为单位）

我想计算一个小时的时间预算，换句话说，我想计算一个人在每个 1 小时的时间间隔内花费了多长时间休息、吃饭等。

然后，我尝试（但失败了..）重组我的初始数据框选项卡以获得新的数据框，例如行为持续一个多小时的行 (Behav.dur.s > 3600) 是用持续 1 小时间隔的给定行为替换为 n 'duplicated' 行，更新 Behav.start、Behav.end 和 Behav.dur.s

Behav    Behav.start    Behav.end    Behav.dur.s
 Rest     14:10:40       14:13:24      164
 Eat      14:13:25       15:00:00      2795
 Eat      15:00:00       16:00:00      3600
 Eat      16:00:00       17:00:00      3600
 Eat      17:00:00       17:31:05      1865
 Eat      17:35:00       17:37:25      145

然后，我就能计算出每小时的时间预算。

非常感谢您的帮助，非常感谢！

Answer 1

在以下假设下考虑以下步骤，即在一天中的所有 24 小时内使用交叉联接，然后子集到特定持续时间，最后重新计算 start/end 点。

假设

时间源自发布的 HH:MM 字符串格式；
时间范围仅在一天内（即一天中 00:00 到 23:59 午夜的时间）。否则按天拆分和 rbind 一起；
tab 中的数据大小合理，因为交叉连接将为选项卡的每个行添加（在子集之前）24 行。

步骤

数据Build/Conversion

# CONVERT TIMES TO POSIXct TYPES
tab <- within(tab, {
  Behav.start = as.POSIXct(Behav.start, tz="GMT", format="%H:%M:%S")
  Behav.end = as.POSIXct(Behav.end, tz="GMT", format="%H:%M:%S")
})

# BUILD DF OF ALL 24 HOURS DURATIONS FOR CURRENT DATE
hours_df <- data.frame(start_hour = as.POSIXlt(as.POSIXct(Sys.Date()) + c(0:23)*60*60),
                       end_hour = as.POSIXlt(as.POSIXct(Sys.Date()) + c(1:24)*60*60))

交叉连接 + 子集

mdf <- merge(tab, hours_df, all=TRUE)

sdf <- subset(mdf, Behav.start <= end_hour & Behav.end >= start_hour)

计算最终结果Start/End

final_df <- within(sdf, {
  final_start <- as.POSIXct(ifelse(Behav.start > start_hour, Behav.start, start_hour),
                            tz="GMT", origin="1970-01-01")
  final_end <- as.POSIXct(ifelse(Behav.end < end_hour, Behav.end, end_hour),
                          tz="GMT", origin="1970-01-01")

  final_dur <- as.numeric(difftime(final_end, final_start, units="secs"))

  rm(Behav.start, Behav.end, start_hour, end_hour, Behav.dur.s)

})[c("Behav", "final_start", "final_end", "final_dur")]

# CONVERT DATE/TIME TO STRING TIME
final_df <- data.frame(within(final_df, {
   final_start <- format(final_start, format="%H:%M:%S")
   final_end <- format(final_end, format="%H:%M:%S")
}), row.names = NULL)

final_df
#   Behav final_start final_end final_dur
# 1  Rest    14:10:40  14:13:24       164
# 2   Eat    14:13:25  15:00:00      2795
# 3   Eat    15:00:00  16:00:00      3600
# 4   Eat    16:00:00  17:00:00      3600
# 5   Eat    17:00:00  17:31:05      1865
# 6   Eat    17:35:00  17:37:25       145

如何使用定期拆分的时间数据重组数据帧（并计算更新的持续时间）

How to restructure a data frame with time data split at regular interval (and compute updated durations)

r

time

split

duration

假设

步骤