Вычислить разницу во времени (difftime) между столбцами разных строк

У меня есть данные о времени начала и окончания для разных заданий, сгруппированные по "владельцу":

Data <- data.frame(
  job = c(1, 2, 3, 4, 5),
  owner = c("name1", "name2", "name1", "name1", "name2"),
  Start = as.POSIXct(c("2015-01-01 15:00:00", "2015-01-01 15:01:00", "2015-01-01 15:13:00", "2015-01-01 15:20:00", "2015-01-01 15:39:02"), format="%Y-%m-%d %H:%M:%S"),
  End =   as.POSIXct(c("2015-01-01 15:11:11", "2015-01-01 15:17:21", "2015-01-01 15:17:00", "2015-01-01 15:31:21", "2015-01-01 15:40:11"), format="%Y-%m-%d %H:%M:%S")
)

Для каждого владельца я хочу рассчитать время простоя между заданиями для каждого владельца, то есть разницу между временем окончания одного задания и временем начала следующего задания.

Как использовать difftime() для вычисления этой разницы во времени между определенными строками и временем в разных столбцах?

Результат должен выглядеть примерно так:

job, owner, idletime
1, name1, NA
2, name2, NA
3, name1, 1.816667  # End of row 1 minus Start of row 3
4, name1, 3.0       # End of row 3 minus Start of row 4
...

r datetime posixct difftime
person tobias_    schedule 25.08.2015    source источник

Ответы (2)


arrow_upward
5
arrow_downward

Вот возможное решение с использованием data.table

library(data.table) # v 1.9.5+
setDT(Data)[, idletime := difftime(Start, shift(End), units = "mins"), by = owner]
#    job owner               Start                 End       idletime
# 1:   1 name1 2015-01-01 15:00:00 2015-01-01 15:11:11        NA mins
# 2:   2 name2 2015-01-01 15:01:00 2015-01-01 15:17:21        NA mins
# 3:   3 name1 2015-01-01 15:13:00 2015-01-01 15:17:00  1.816667 mins
# 4:   4 name1 2015-01-01 15:20:00 2015-01-01 15:31:21  3.000000 mins
# 5:   5 name2 2015-01-01 15:39:02 2015-01-01 15:40:11 21.683333 mins

Или используя dplyr

library(dplyr)
Data %>%
  group_by(owner) %>%
  mutate(idletime = difftime(Start, lag(End), units = "mins"))

# Source: local data frame [5 x 5]
# Groups: owner
# 
#   job owner               Start                 End       idletime
# 1   1 name1 2015-01-01 15:00:00 2015-01-01 15:11:11        NA mins
# 2   2 name2 2015-01-01 15:01:00 2015-01-01 15:17:21        NA mins
# 3   3 name1 2015-01-01 15:13:00 2015-01-01 15:17:00  1.816667 mins
# 4   4 name1 2015-01-01 15:20:00 2015-01-01 15:31:21  3.000000 mins
# 5   5 name2 2015-01-01 15:39:02 2015-01-01 15:40:11 21.683333 mins
person David Arenburg    schedule 25.08.2015

arrow_upward
3
arrow_downward

Если мы используем base R, ave будет одним из вариантов. Мы получаем lag из «Конец», сгруппированные по «владельцу» с помощью ave, используйте это как второй аргумент в difftime для создания «idtime».

Data$idtime <- with(Data, difftime(Start, ave(End, owner,FUN=lag), units='mins'))

Data
#  job owner               Start                 End         idtime
#1   1 name1 2015-01-01 15:00:00 2015-01-01 15:11:11        NA mins
#2   2 name2 2015-01-01 15:01:00 2015-01-01 15:17:21        NA mins
#3   3 name1 2015-01-01 15:13:00 2015-01-01 15:17:00  1.816667 mins
#4   4 name1 2015-01-01 15:20:00 2015-01-01 15:31:21  3.000000 mins
#5   5 name2 2015-01-01 15:39:02 2015-01-01 15:40:11 21.683333 mins

ПРИМЕЧАНИЕ. Я назвал имя столбца idtime, чтобы сохранить код в одной строке :-)

person akrun    schedule 25.08.2015