如何基于 r 中的第三列将毫秒从 POSIXct 转移到另一个 POSIXct

Question

我每天有大约 50 个独特的事件发生不止一次。解决方案应该通过事件检查它们的开始时间是否在timestamp 列中引用它们。由于timestamp 存储，start 和end 时间。并且，有些事件可能一个接一个地发生，具有不同的开始时间和不同的结束时间。

我很难弄清楚以下几点：

我有一个小标题：
timestamp 包含精确到毫秒的事件的确切开始和结束，所以start 和stop 都在timestamp start 列包含事件的开始，不包括毫秒
stop 列包含事件的结束，精确到毫秒 event 列包含事件的名称

我想将事件开始时的timestamp 的毫秒数转移到start 列中的start 列中开始的特定事件的毫秒数。

   options(digits.secs=3)
   timestamp <- as.POSIXct(c("2019-01-07 06:05:23.582 CET", "2019-01-07 06:05:23.582 CET", "2019-01-07 06:05:23.582 CET",
               "2019-01-07 06:05:43.967 CET", "2019-01-07 06:05:43.967 CET", "2019-01-07 06:05:43.967 CET",
               "2019-01-07 06:05:45.026 CET","2019-01-07 06:07:10.463 CET", "2019-01-07 06:07:10.463 CET",
               "2019-01-07 06:07:18.467 CET"))

   start <- as.POSIXct(c("2019-01-07 06:05:23 CET", "2019-01-07 06:05:23 CET", "2019-01-07 06:05:23 CET", "2019-01-07 06:05:23 CET",
          "2019-01-07 06:05:23 CET", "2019-01-07 06:05:23 CET", "2019-01-07 06:05:23 CET", "2019-01-07 06:07:10 CET",
          "2019-01-07 06:07:10 CET", "2019-01-07 06:07:10 CET"))

   stop <- as.POSIXct(c(NA, NA, NA, "2019-01-07 06:05:43.967 CET", NA, "2019-01-07 06:05:43.967 CET",
         "2019-01-07 06:05:45.026 CET", NA, NA, "2019-01-07 06:07:18.467 CET"))

   event <- c("A",    "A",  "B", "A",   "B", "A",   "B", "C", "B", "B")

   df <- tibble(timestamp = timestamp, start = start, stop = stop, event = event)
   df

最终目标如下表：

      start                    stop                    event
      <dttm>                   <dttm>                  <chr>
    1 2019-01-07 06:05:23.582  2019-01-07 06:05:43.967  A    
    2 2019-01-07 06:05:23.582  2019-01-07 06:05:45.026  B    
    3 2019-01-07 06:07:10.463  2019-01-07 06:07:18.467  B 

从timestamp 转移到start 列的事件开始的毫秒数。 在我的例子中，事件 A 发生了两次，开始和停止时间完全相同，精确到毫秒，所以只需要一个事件。

提前谢谢你！

Answer 1

我确信这可以改进，但似乎可以满足您的要求：

library(lubridate); library(dplyr)
df %>%
  # Add to the original table...
  inner_join(
    # based on a lookup table connecting the rounded starts with "real start"
    df %>% 
      mutate(real_start = if_else(timestamp %>% floor_date("seconds") == start,
                          timestamp, ymd_h(NA_real_))) %>%
      select(start, real_start) %>%
      tidyr::drop_na()
  ) %>%
  tidyr::drop_na() %>%
  distinct(event, real_start, stop)

# A tibble: 3 x 3
  event real_start              stop                   
  <chr> <dttm>                  <dttm>                 
1 A     2019-01-07 06:05:23.582 2019-01-07 06:05:43.967
2 B     2019-01-07 06:05:23.582 2019-01-07 06:05:45.026
3 B     2019-01-07 06:07:10.463 2019-01-07 06:07:18.467