在 R 中处理超过一天的时间数据

Question

我正在尝试分析一系列大型 csv 文件，这些文件使用 R 每 3 秒左右采样一次数据。其中一列是实验记录的时间戳，文件名包含执行特定实验的日期.

我正在尝试将日期信息附加到时间戳。自然地，这将涉及仅组合日期信息和时间信息，然后将其转换为 R 中 lubridate 库中的 ymd_hms 对象。

这里的挑战：有时，实验在午夜之后进行，数据文件没有被它分开。这就是我的意思：

>practice[50:55, ]
   time.sub         hms hours
50 23:59:53 23H 59M 53S    23
51 23:59:55 23H 59M 55S    23
52 23:59:57 23H 59M 57S    23
53 23:59:59 23H 59M 59S    23
54    0:0:1          1S     0
55    0:0:3          3S     0

practice$hms 是 hms(practice$time.sub) 的结果，practice$hours 是 hours(practice$hms).

的结果

假设此数据是在 181010 上获得的。我希望能够为超过 23:59:59 的时间戳自动分配 181011。

我想要的输出如下：

>after_some_smart_thing()
   time.sub         hms hours   date
50 23:59:53 23H 59M 53S    23 181010
51 23:59:55 23H 59M 55S    23 181010
52 23:59:57 23H 59M 57S    23 181010
53 23:59:59 23H 59M 59S    23 181010
54    0:0:1          1S     0 181011
55    0:0:3          3S     0 181011

目前我能想到的最好的想法是运行一个 for 循环来比较 hours 的每个元素和它上面的元素，如果是小时数则将日期加 1减少了....

伪代码为：

addnumber <- 0

for (i in column length){
if (hours(i) > hours(i+1)){
    addnumber <- addnumber + 1
}
date <- date + addnumber

必须有更好的方法来处理这个问题，我寻求一些建议以简洁的方式对其进行编码以节省计算成本。谢谢。

Answer 1

这是使用 dplyr::lag

的一个简短方法

library(dplyr)
df %>% mutate(A=hours-lag(hours), B=if_else(is.na(A) | A!=-23,0,1), date=181010+cumsum(B==1))
  #%>% select(-A,-B) #If you don't need them

  time.sub         hms hours   A B   date
1 23:59:53 23H 59M 53S    23  NA 0 181010
2 23:59:55 23H 59M 55S    23   0 0 181010
3 23:59:57 23H 59M 57S    23   0 0 181010
4 23:59:59 23H 59M 59S    23   0 0 181010
5    0:0:1          1S     0 -23 1 181011
6    0:0:3          3S     0   0 0 181011

在 R 中处理超过一天的时间数据

Handling time data that goes over a day in R

r

lubridate