Разширете времева серия по определени времеви дължини в R

Бих искал да разширя рамка с данни в R въз основа на колона за дата и час във формат POSIXct. Всеки ред от дата и време (колона [1]) в моя кадър с данни в момента представлява началото на времеви блок. Дължината на времевия блок в секунди е дадена в колона [2]. Бих искал да разширя рамката с данни, за да дам отделен времеви печат (ред) за всяка секунда в този времеви блок, както е посочено в колона 2.

Ето някои примерни данни:

structure(list(datetime = structure(1:5, .Label = c("14/04/2013 17:42:29", 
"14/04/2013 17:43:49", "14/04/2013 17:43:58", "14/04/2013 17:44:03", 
"14/04/2013 17:44:11"), class = "factor"), duration = c(1L, 5L, 
2L, 3L, 2L), mean = c(1.17, 2.36, 1.05, 1.43, 1.47)), .Names = c("datetime", 
"duration", "mean"), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-5L))

Ето какво имам в момента:

             datetime duration mean
  14/04/2013 17:42:29        1 1.17
  14/04/2013 17:43:49        5 2.36
  14/04/2013 17:43:58        2 1.05
  14/04/2013 17:44:03        3 1.43
  14/04/2013 17:44:11        2 1.47

Ето с какво бих искал да завърша:

             datetime duration mean
  14/04/2013 17:42:29        1 1.17
  14/04/2013 17:43:49        1 2.36
  14/04/2013 17:43:50        1 2.36
  14/04/2013 17:43:51        1 2.36
  14/04/2013 17:43:52        1 2.36
  14/04/2013 17:43:53        1 2.36
  14/04/2013 17:43:58        1 1.05
  15/04/2013 17:43:59        1 1.05
  14/04/2013 17:44:03        1 1.43
  14/04/2013 17:44:04        1 1.43
  14/04/2013 17:44:05        1 1.43
  14/04/2013 17:44:11        1 1.47
  14/04/2013 17:44:12        1 1.47

Имам проблем с намирането на прост начин за изпълнение на тази задача за обработка и отговорите на подобни въпроси не ми дават решение на този проблем (т.е. Как да конвертирате 10-минутни времеви блокове в 1-минутни интервали в R, Разширяване на категорична колона във времева серия до множество в секунда Преброяване на колони). Мисля, че функции като split(), merge() и ddply() могат да помогнат, но не мога да го разбера. Все още се уча, така че всякакви предложения ще бъдат много оценени.


r datetime expand posixct
person Emily    schedule 18.07.2013    source източник
comment
+1 за добър възпроизводим пример   -  person Simon O'Hanlon    schedule 18.07.2013

Отговори (2)


arrow_upward
2
arrow_downward

Можете да използвате lapply, за да създадете data.frame за всеки сегмент, след което rbind всички резултати заедно в края, като това...

res <- lapply( 1:nrow(df) , function(x){ data.frame(
    datetime = strptime( df[ x , 1 ] , format = "%d/%m/%Y %H:%M:%S" ) +  ( seq_len( df[ x , 2 ] ) - 1 ) ,
    duration = rep( 1 , df[ x , 2 ] ) ,
    mean = rep( df[ x , 3 ] ,  df[ x , 2 ] ) ) } )

do.call( rbind , res )
#             datetime duration mean
#1  2013-04-14 17:42:29        1 1.17
#2  2013-04-14 17:43:49        1 2.36
#3  2013-04-14 17:43:50        1 2.36
#4  2013-04-14 17:43:51        1 2.36
#5  2013-04-14 17:43:52        1 2.36
#6  2013-04-14 17:43:53        1 2.36
#7  2013-04-14 17:43:58        1 1.05
#8  2013-04-14 17:43:59        1 1.05
#9  2013-04-14 17:44:03        1 1.43
#10 2013-04-14 17:44:04        1 1.43
#11 2013-04-14 17:44:05        1 1.43
#12 2013-04-14 17:44:11        1 1.47
#13 2013-04-14 17:44:12        1 1.47
person Simon O'Hanlon    schedule 18.07.2013

arrow_upward
1
arrow_downward

Може да има по-лесен начин, но се надявам, че ще бъде доста бърз:

DF$datetime <- as.POSIXct(DF$datetime, format="%d/%m/%Y %H:%M:%S", tz="GMT")

inverse.rle2 <- function(values,lengths) {
  #conserve class and attributes
  #so it plays well with date-time classes
  class.values <- class(values)
  attributes.values <- attributes(values)

  res <- rep.int(values, lengths)

  #assign class and attributes
  class(res) <- class.values
  attributes(res) <- attributes.values
  res
}

#use the function by looping over the columns
DF2 <- do.call(cbind.data.frame, lapply(DF[,-2], inverse.rle2, lengths=DF[,2]))
#add seconds to runs
DF2$datetime <- DF2$datetime + 
                do.call(c,
                        tapply(c(0,diff(DF2$datetime)==0), 
                               DF2$datetime, cumsum))

#              datetime mean
#1  2013-04-14 17:42:29 1.17
#2  2013-04-14 17:43:49 2.36
#3  2013-04-14 17:43:50 2.36
#4  2013-04-14 17:43:51 2.36
#5  2013-04-14 17:43:52 2.36
#6  2013-04-14 17:43:53 2.36
#7  2013-04-14 17:43:58 1.05
#8  2013-04-14 17:43:59 1.05
#9  2013-04-14 17:44:03 1.43
#10 2013-04-14 17:44:04 1.43
#11 2013-04-14 17:44:05 1.43
#12 2013-04-14 17:44:11 1.47
#13 2013-04-14 17:44:12 1.47
person Roland    schedule 18.07.2013
comment
Благодаря за вашият отговор. Това също работи брилянтно! Оценявам го. - person Emily; 18.07.2013