시간 간격 세트에서 정규 시간 간격의 발생 계산 R

Question

다음과 같은 데이터 세트가 제공됩니다. 주어진 시간 중 특정 시간 (00:00, 01:00, ...., 22:00, 23:00)이 주어진 간격 내에서 완전히 벗어나는 횟수를 계산하고 싶습니다.

발생 날짜는 중요하지 않습니다. 그냥 전체 카운트.

### This code is to create a data set similar to the one I am using. 

### This is a function I found on here to generate random times 
latemail <- function(N, st="2012/01/01", et="2012/12/31") { 
    st <- as.POSIXct(as.Date(st)) 
    et <- as.POSIXct(as.Date(et)) 
    dt <- as.numeric(difftime(et,st,unit="sec")) 
    ev <- sort(runif(N, 0, dt)) 
    rt <- st + ev 
} 

set.seed(123) 
startTimes <- latemail(5) 
    endTimes <- startTimes +18000 

my_data <- data.frame(startTimes, endTimes) 

> my_data 
       start     end 
1 2012-04-14 16:10:44 2012-04-14 21:10:44 
2 2012-05-28 23:38:16 2012-05-29 04:38:16 
3 2012-10-14 10:33:10 2012-10-14 15:33:10 
4 2012-11-17 23:13:56 2012-11-18 04:13:56 
5 2012-12-08 22:29:36 2012-12-09 03:29:36 

잘하면 내 작업에 대한 아이디어를 얻을 수 있습니다.

출력은 시간당 하나의 변수와 발생 횟수에 대한 데이터 세트가있는 것이 이상적입니다. 이처럼

hour count 
1 00:00  3 
2 01:00  3 
3 etc  ? 

다른 증분 (15 분)으로이를 수행하는 방법도 알아두면 좋습니다.

감사합니다.

Answer 1

내 시도입니다. 나는이 일을하는 더 좋은 방법이 있다고 확신합니다. 위의 의견을 감안할 때, 나는 다음과 같이했다. 첫째, 나는 을 사용하여 hour을 차지했습니다. 귀하가 귀하의 의견에 설명했듯이, 여기에 반올림했습니다. hour. transmute을 사용하여 시간을 포함한 문자열을 가져오고 싶습니다. 경우에 따라 시작 시간이 종료 시간보다 클 수 있습니다 (이 경우 레코드는 날짜를 교차합니다). 이를 처리하기 위해 setdiff(), c() 및 toString()을 사용했습니다. 별도의 시간을 사용하여 시간을 구분합니다. splitstackshape 패키지의 cSplit()을 사용하고 싶지만 오류 메시지가 다시 나타납니다. 따라서 여기에서 separate()을 선택했습니다. 모든 시간을 분리 한 후에는 gather()을 사용하여 데이터를 다시 구성하고 hour을 count()으로 최종 계산했습니다. NA 사례를 제거하기 위해 filter()이 사용되었습니다. 이것이 어느 정도 도움이되기를 바랍니다.

** Data ** 

structure(list(startTimes = structure(c(1328621832.79254, 1339672345.94964, 
1343434566.9641, 1346743867.55964, 1355550696.37895), class = c("POSIXct", 
"POSIXt")), endTimes = structure(c(1328639832.79254, 1339690345.94964, 
1343452566.9641, 1346761867.55964, 1355568696.37895), class = c("POSIXct", 
"POSIXt"))), .Names = c("startTimes", "endTimes"), row.names = c(NA, 
-5L), class = "data.frame") 

#   startTimes   endTimes 
#1 2012-02-07 22:37:12 2012-02-08 03:37:12 
#2 2012-06-14 20:12:25 2012-06-15 01:12:25 
#3 2012-07-28 09:16:06 2012-07-28 14:16:06 
#4 2012-09-04 16:31:07 2012-09-04 21:31:07 
#5 2012-12-15 14:51:36 2012-12-15 19:51:36 

library(dplyr) 
library(tidyr) 

mutate(my_data, start = ifelse(as.numeric(format(startTimes, "%M")) >= 0 & as.numeric(format(startTimes, "%S")) > 0, 
           as.numeric(format(startTimes, "%H")) + 1, 
           as.numeric(format(startTimes, "%H"))), 
       end = ifelse(as.numeric(format(endTimes, "%M")) >= 0 & as.numeric(format(endTimes, "%S")) > 0, 
          as.numeric(format(endTimes, "%H")) - 1, 
          as.numeric(format(endTimes, "%H"))), 
       start = replace(start, which(start == "24"), 0), 
       end = replace(end, which(end == "-1"), 23)) %>% 
rowwise() %>% 
transmute(hour = ifelse(start < end, toString(seq.int(start, end, by = 1)), 
         toString(c(setdiff(seq(0, 23, by = 1), seq.int(end, start, by = 1)), 
            start, end)))) %>% 
separate(hour, paste("hour", 1:24, sep = "."), ", ", extra = "merge") %>% 
gather(foo, hour) %>% 
count(hour) %>% 
filter(complete.cases(hour)) 

# hour n 
#1  0 2 
#2  1 1 
#3 10 1 
#4 11 1 
#5 12 1 
#6 13 1 
#7 15 1 
#8 16 1 
#9 17 2 
#10 18 2 
#11 19 1 
#12 2 1 
#13 20 1 
#14 21 1 
#15 22 1 
#16 23 2