查找事件在 R 中发生的平均时间（独立于日期）

Question

我有一个与多天发生的事件相对应的日期时间列表，我希望找到不同类别事件发生的平均时间，与日期无关（即事件下降的平均时间进入类别 A 的是 11:04:42）。我有一个类似于以下内容的数据框：

df <- data.frame(category = c("A", "A", "B", "A", "C", "C", "B", "D", "A", "D", "D", "C"),
                    times = ymd_hms(c("2021-09-12 21:34:22", "2021-09-13 15:42:37",
                            "2021-09-16 22:36:50", "2021-09-24 09:41:00",
                            "2021-09-20 12:14:30", "2021-09-15 16:40:39",
                            "2021-09-15 09:16:39", "2021-09-14 15:50:47",
                            "2021-09-24 18:10:00", "2021-09-21 17:30:00",
                            "2021-09-14 17:43:53", "2021-09-23 19:00:00")))

我想找到类别 A 中所有事件的平均值 time，但是当我调用 mean(times) 之类的东西时，输出是一个日期 [=34] =]和一个时间，而我只想要一个时间，与每个事件发生的日期无关。

例如，我尝试总结数据框，如下所示：

summary_times <- df %>%
  group_by(category) %>%
  summarize(avg_time = mean(times))

结果是 "2021-09-18 06:20:06 UTC"，这不是我想要的结果——我有兴趣概括到任何给定的一天，所以我希望时间不占用个人的日期事件考虑在内。

我也尝试过采用小时、分钟和秒的单独方式，然后分别采用这些方式，但我也没有成功。我的第一次尝试是这样的：

summary_times <- df %>% 
  group_by(category) %>%
  summarize(avg_time = paste(mean(hour(times)), ":",
                             mean(minute(times)), ":",
                             mean(second(times))))

这给了我一个“时间”（就像一个角色对象，这对我来说没问题；这只是在 table 中显示），但是每个小时、分钟和秒都有小数余数。这个问题促使我尝试下一次迭代：

summary_times <- df %>% 
  group_by(category) %>%
  summarize(avg_time = paste(sum(hour(times)) %/% n(), ":",
                             sum(minute(times)) %/% n() + (sum(hour(median_datetime)) %% n())*60, ":",
                             sum(second(times)) %/% n() + (sum(minute(median_datetime)) %% n())*60))

我不再在时间的每个部分得到小数余数；但是，某些组件超出了它们可能的范围（例如 "15:247:130" 的时间）。

关于如何在事件发生当天找到这个平均时间的任何帮助——通过指向可以执行此任务的函数的方向，或者通过调查个体的平均时间-components 选项——将不胜感激！

Answer 1

一个选项是转换为ITime然后得到mean

library(data.table)
library(dplyr)
df %>%
    group_by(category) %>%
    summarise(avg_time = mean(as.ITime(times)))

-输出

# A tibble: 4 × 2
  category avg_time
  <chr>    <ITime> 
1 A        16:16:59
2 B        15:56:44
3 C        15:58:23
4 D        17:01:33

或者另一种选择是将'date'部分改为标准化的单一日期，然后将mean、format改为return，只取'time'部分

df %>% 
   group_by(category) %>% 
   summarise(times = format(mean(as.POSIXct(format(times, 
          '2021-09-01 %H:%M:%S'))), '%H:%M:%S'))
# A tibble: 4 × 2
  category times   
  <chr>    <chr>   
1 A        16:16:59
2 B        15:56:44
3 C        15:58:23
4 D        17:01:33

或在 base R

中执行此操作

transform(aggregate(times ~ category, 
     data = transform(df, 
          times= as.POSIXct(format(times, '2021-09-01 %H:%M:%S'))), mean),
     times = format(times, '%H:%M:%S'))

-输出

 category    times
1        A 16:16:59
2        B 15:56:44
3        C 15:58:23
4        D 17:01:33

查找事件在 R 中发生的平均时间（独立于日期）

Finding the mean time (independent of date) that an event occurs in R

r

lubridate