过滤具有大于或等于数字的间隔的日期时间 - R

Question

假设我有一个如下的数据框，

ID  date           difference
1   5/1/2016 4:46   NA
2   5/1/2016 4:55   9
3   5/1/2016 5:01   6
4   5/1/2016 5:09   8
5   5/1/2016 5:16   7
6   5/1/2016 5:24   8
7   5/1/2016 5:31   7
8   5/1/2016 5:40   9
9   5/1/2016 5:46   6
10  5/1/2016 5:49   3
11  5/1/2016 5:54   5
12  5/1/2016 5:57   3
13  5/1/2016 6:10   13

这里我想过滤时差大于或等于9的条目。我想过滤时差值为9之前的两个条目，之后过滤一个条目。基本上我想分析时差大于 9 分钟时的趋势。所以我想在它之前取两个条目，在它之后取一个条目，这样我将有 4 个条目来调查每个时间块条目。

我可以直接用一个条目过滤它，

data %>% filter(difference >= 9) 

但我想在它之前取两个条目，在它之后取一个条目来调查。理想情况下，我的输出应该是，

ID  date           difference
1   5/1/2016 4:46   NA
2   5/1/2016 4:55   9
3   5/1/2016 5:01   6
6   5/1/2016 5:24   8
7   5/1/2016 5:31   7
8   5/1/2016 5:40   9
9   5/1/2016 5:46   6
11  5/1/2016 5:54   5
12  5/1/2016 5:57   3
13  5/1/2016 6:10   13

每当时差大于或等于 9 时，我会在条目之前得到两个，在条目之后得到一个。

谁能告诉我如何处理这个问题？

谢谢

Answer 1

注意：我为“日期”使用了一个占位符系列，因为它在这段代码的上下文中并不重要。

据我所知，没有一种单一命令的方式可以满足您的需求。我建议使用循环来执行此操作：

df <- data.frame(1:13)
df <- cbind(df,2000:2012,c(NA,9,6,8,7,8,7,9,6,3,5,3,13))
colnames(df) <- c("ID","date","difference")

whichAtLeast9 <- which(df$difference >= 9)
wantedRows <- whichAtLeast9

for (i in whichAtLeast9) {
  entries_before <- c(i-1,i-2)
  entries_before <- subset(entries_before,entries_before>0)
  wantedRows <- append(wantedRows,entries_before)
  entries_after <- i+1
  entries_after <- subset(entries_after,entries_after<=13)
  wantedRows <- append(wantedRows,entries_after)
}

# Remove duplicates and sort.
wantedRows <- sort(unique(wantedRows))

finaldf <- df[wantedRows,]

结果：

> finaldf
   ID date difference
1   1 2000         NA
2   2 2001          9
3   3 2002          6
6   6 2005          8
7   7 2006          7
8   8 2007          9
9   9 2008          6
11 11 2010          5
12 12 2011          3
13 13 2012         13

Answer 2

你可以试试data.table中的shift，Reduce方法，假设dt是你的data.frame：

library(data.table)
setDT(dt)
dt[Reduce("|", c(shift(difference >= 9, n = 0:1, type = "lag"), 
                 shift(difference >=9, n = 1:2, type = "lead")))]

          ID date difference
 1: 5/1/2016 4:46         NA
 2: 5/1/2016 4:55          9
 3: 5/1/2016 5:01          6
 4: 5/1/2016 5:24          8
 5: 5/1/2016 5:31          7
 6: 5/1/2016 5:40          9
 7: 5/1/2016 5:46          6
 8: 5/1/2016 5:54          5
 9: 5/1/2016 5:57          3
10: 5/1/2016 6:10         13