计算R中两个事件（给定日期和时间）之间的时间差答案

【问题标题】：Calculate time difference between two events (given date and time) in R计算R中两个事件（给定日期和时间）之间的时间差
【发布时间】：2015-01-23 17:48:06
【问题描述】：

我目前正在努力解决有关计算两个事件之间时间差的初学者问题。

我想考虑包含日期和时间（一列中的两个值）的列，并计算与具有相同 ID（A或本例中的 B）。

ID = c("A", "A", "B", "B")
time = c("08.09.2014 10:34","12.09.2014 09:33","13.08.2014 15:52","11.09.2014 02:30")
d = data.frame(ID,time)

我想要的输出格式为小时：分钟

time difference = c("94:59","94:59","682:38","682:38")

Days:Hours:Minutes 或任何类似的格式也可以使用，只要它可以方便地实现。我对输出的格式很灵活，以上只是我想到的一个想法。

对于每个单独的 ID，我总是有两行（在示例中为 2xA 和 2xB）。我没有一个令人信服的想法如何避免重复差异。

我之前尝试过一些示例，这些示例是在 stackoverflow 上找到的。他们中的大多数人使用POSIXt 和strptime。但是，我没有设法将这些想法应用到我的数据集中。

【问题讨论】：

d$time <- strptime(d$time, "%d.%m.%Y %H:%M") to make that column a POSIXlt class

标签： r posixct strptime

【解决方案1】：

这是我使用dplyr的尝试

library(dplyr)
d %>%
  mutate(time = as.POSIXct(time, format = "%d.%m.%Y %H:%M")) %>%
  group_by(ID) %>%
  mutate(diff = paste0(gsub("[.].*", "", diff(time)*24), ":",
                       round(as.numeric(gsub(".*[.]", ".", diff(time)*24))*60)))


# Source: local data frame [4 x 3]
# Groups: ID
# 
#   ID                time   diff
# 1  A 2014-09-08 10:34:00  94:59
# 2  A 2014-09-12 09:33:00  94:59
# 3  B 2014-08-13 15:52:00 682:38
# 4  B 2014-09-11 02:30:00 682:38

【讨论】：

【解决方案2】：

一个非常（对我来说）hack-ish 的基本解决方案：

ID <- c("A", "A", "B", "B")
time <- c("08.09.2014 10:34", "12.09.2014 09:33", "13.08.2014 15:52","11.09.2014 02:30")
d <- data.frame(ID, time)

d$time <- as.POSIXct(d$time, format="%d.%m.%Y %H:%M")

unlist(unname(lapply(split(d, d$ID), function(d) {
  sapply(abs(diff(c(d$time[2], d$time))), function(x) {
    sprintf("%s:%s", round(((x*24)%/%1)), round(((x*24)%%1 *60)))
  }) 
})))

## [1] "94:59"  "94:59"  "682:38" "682:38"

我不得不相信这个函数已经存在于某个地方了。

【讨论】：

【解决方案3】：

类似于 David 和 hrmbrmstr 的尝试，我发现使用 difftime 的这个解决方案有效

我使用在 stackoverflow 上找到的 rowshift 脚本

rowShift <- function(x, shiftLen = 1L) {
   r <- (1L + shiftLen):(length(x) + shiftLen)
   r[r<1] <- NA
   return(x[r])
}
d$time.c <- as.POSIXct(d$time, format = "%d.%m.%Y %H:%M")
d$time.prev <- rowShift(d$time.c,-1)
d$diff <- difftime(d$time.c,d$time.prev, units="hours")

d$diff 的每一行在结果中都有正/负值。我确实删除了所有具有负值的行，并且每个 ID 的第一次和最后一次之间存在差异。

【讨论】：

difftime 与我使用的 diff 和 hrbrmstr 相同。 diff 是一个通用函数，如果获取 POSIXct 类的对象，则使用 difftime。