计算时间差。 R答案

【问题标题】：calculate the time difference. R计算时间差。 R
【发布时间】：2021-09-08 12:48:03
【问题描述】：

我有一个包含 2 列的数据框：

   StartTime             EndTime
1. 2019-05-06 08:34:15   2019-05-06 08:48:30
2. 2019-05-06 10:07:18   2019-05-06 10:21:34
3. 2019-05-06 15:13:10   2019-05-06 15:27:26
4. 2019-05-06 15:35:52   2019-05-06 15:50:07
5. 2019-05-06 16:14:18   2019-05-06 16:33:58
6. 2019-05-06 16:58:14   2019-05-06 17:13:36
7. 2019-05-06 20:28:50   2019-05-06 21:05:11
8. 2019-05-06 21:55:53   2019-05-06 22:16:50
9. 2019-05-06 22:42:21   2019-05-06 22:57:46
10.2019-05-06 23:26:59   2019-05-07 00:03:46
11.2019-05-07 00:36:43   2019-05-07 00:53:44

我想添加一个新列（IdlingTime）来计算空闲时间。假设第一行 IdleTime 是： StartTime 的第 2 行 - EndTime 的第 1 行 = 1 HR 18 min 48 sec 并转换为分钟。

谢谢你。

【问题讨论】：

标签： r datetime difftime

【解决方案1】：

这就是我的做法。

df %>%
  mutate_all(dmy_hm)  %>%
  mutate(
    IdlingTime = as.double(lead(StartTime)-EndTime, units = "mins")
  )

【讨论】：

【解决方案2】：

更新如果你的数据已经是POSIXct：那么

library(dplyr)
df %>%
  mutate(IdlingTime = round(lead(StartTime)-EndTime))

输出：

  StartTime           EndTime             IdlingTime
   <dttm>              <dttm>              <drtn>    
 1 2019-05-06 08:34:15 2019-05-06 08:48:30  79 mins  
 2 2019-05-06 10:07:18 2019-05-06 10:21:34 292 mins  
 3 2019-05-06 15:13:10 2019-05-06 15:27:26   8 mins  
 4 2019-05-06 15:35:52 2019-05-06 15:50:07  24 mins  
 5 2019-05-06 16:14:18 2019-05-06 16:33:58  24 mins  
 6 2019-05-06 16:58:14 2019-05-06 17:13:36 195 mins  
 7 2019-05-06 20:28:50 2019-05-06 21:05:11  51 mins  
 8 2019-05-06 21:55:53 2019-05-06 22:16:50  26 mins  
 9 2019-05-06 22:42:21 2019-05-06 22:57:46  29 mins  
10 2019-05-06 23:26:59 2019-05-07 00:03:46  33 mins  
11 2019-05-07 00:36:43 2019-05-07 00:53:44  NA mins

第一个答案： 在获得正确的类datetime 后，我们可以使用dplyr 包中的lead 函数：

库（dplyr）图书馆（润滑）

df %>% 
 #mutate(across(contains("Time"), ~ymd_hms(.))) 
         IdlingTime = lead(StartTime)-EndTime)

输出：

   StartTime           EndTime             IdlingTime     
   <dttm>              <dttm>              <drtn>         
 1 2019-05-06 08:34:15 2019-05-06 08:48:30  78.800000 mins
 2 2019-05-06 10:07:18 2019-05-06 10:21:34 291.600000 mins
 3 2019-05-06 15:13:10 2019-05-06 15:27:26   8.433333 mins
 4 2019-05-06 15:35:52 2019-05-06 15:50:07  24.183333 mins
 5 2019-05-06 16:14:18 2019-05-06 16:33:58  24.266667 mins
 6 2019-05-06 16:58:14 2019-05-06 17:13:36 195.233333 mins
 7 2019-05-06 20:28:50 2019-05-06 21:05:11  50.700000 mins
 8 2019-05-06 21:55:53 2019-05-06 22:16:50  25.516667 mins
 9 2019-05-06 22:42:21 2019-05-06 22:57:46  29.216667 mins
10 2019-05-06 23:26:59 2019-05-07 00:03:46  32.950000 mins
11 2019-05-07 00:36:43 2019-05-07 00:53:44         NA mins

【讨论】：

警告信息：mutate() 输入问题..1。 ℹ..1 = across(contains("Time"), ~ymd_hms(.))。 ℹ 所有格式解析失败。未找到格式。 ...与您的代码一起添加的 idlingTime 列。但是收到此警告消息。这仍然有效吗？
我的 StartTime 和 EndTime 列是 POSIXct，格式。

【解决方案3】：

你只需减去列。

这是给出更新问题的（可重现，使用您的数据！！）代码。我使用data.table，它在读取时将数据列解析为 POSIXct，并且也很容易实现超前/滞后

代码

library(data.table)
data <- fread(text="StartTime,EndTime
2019-05-06 08:34:15,2019-05-06 08:48:30
2019-05-06 10:07:18,2019-05-06 10:21:34
2019-05-06 15:13:10,2019-05-06 15:27:26
2019-05-06 15:35:52,2019-05-06 15:50:07
2019-05-06 16:14:18,2019-05-06 16:33:58
2019-05-06 16:58:14,2019-05-06 17:13:36
2019-05-06 20:28:50,2019-05-06 21:05:11
2019-05-06 21:55:53,2019-05-06 22:16:50
2019-05-06 22:42:21,2019-05-06 22:57:46
2019-05-06 23:26:59,2019-05-07 00:03:46
2019-05-07 00:36:43,2019-05-07 00:53:44")

data[, minElapsed := as.numeric(EndTime - StartTime)]
data[, idleMin := as.numeric(StartTime - shift(EndTime))]
data

输出

> library(data.table)
> data <- fread(text="StartTime,EndTime
+ 2019-05-06 08:34:15,2019-05-06 08:48:30
+ 2019-05-06 10:07:18,2019-05-06 10:21:34
+ 2019-05-06 15:13:10,2019-05-06 15:27:26
+ 2019-05-06 15:35:52,2019-05-06 15:50:07
+ 2019-05-06 16:14:18,2019-05-06 16:33:58
+ 2019-05-06 16:58:14,2019-05-06 17:13:36
+ 2019-05-06 20:28:50,2019-05-06 21:05:11
+ 2019-05-06 21:55:53,2019-05-06 22:16:50
+ 2019-05-06 22:42:21,2019-05-06 22:57:46
+ 2019-05-06 23:26:59,2019-05-07 00:03:46
+ 2019-05-07 00:36:43,2019-05-07 00:53:44")
> 
> data[, minElapsed := as.numeric(EndTime - StartTime)]
> data[, idleMin := as.numeric(StartTime - shift(EndTime))]
> data
              StartTime             EndTime minElapsed   idleMin
 1: 2019-05-06 08:34:15 2019-05-06 08:48:30    14.2500        NA
 2: 2019-05-06 10:07:18 2019-05-06 10:21:34    14.2667  78.80000
 3: 2019-05-06 15:13:10 2019-05-06 15:27:26    14.2667 291.60000
 4: 2019-05-06 15:35:52 2019-05-06 15:50:07    14.2500   8.43333
 5: 2019-05-06 16:14:18 2019-05-06 16:33:58    19.6667  24.18333
 6: 2019-05-06 16:58:14 2019-05-06 17:13:36    15.3667  24.26667
 7: 2019-05-06 20:28:50 2019-05-06 21:05:11    36.3500 195.23333
 8: 2019-05-06 21:55:53 2019-05-06 22:16:50    20.9500  50.70000
 9: 2019-05-06 22:42:21 2019-05-06 22:57:46    15.4167  25.51667
10: 2019-05-06 23:26:59 2019-05-07 00:03:46    36.7833  29.21667
11: 2019-05-07 00:36:43 2019-05-07 00:53:44    17.0167  32.95000
>

原始答案如下

代码

data <- read.csv(text="StartTime,EndTime
2019-05-06 08:34:15,2019-05-06 08:48:30
2019-05-06 10:07:18,2019-05-06 10:21:34
2019-05-06 15:13:10,2019-05-06 15:27:26
2019-05-06 15:35:52,2019-05-06 15:50:07
2019-05-06 16:14:18,2019-05-06 16:33:58
2019-05-06 16:58:14,2019-05-06 17:13:36
2019-05-06 20:28:50,2019-05-06 21:05:11
2019-05-06 21:55:53,2019-05-06 22:16:50
2019-05-06 22:42:21,2019-05-06 22:57:46
2019-05-06 23:26:59,2019-05-07 00:03:46
2019-05-07 00:36:43,2019-05-07 00:53:44")

data$StartTime     <- as.POSIXct(data$StartTime)
data$EndTime       <- as.POSIXct(data$EndTime)

data$IdlingTime    <- data$EndTime - data$StartTime
data$IdlingTimeMin <- as.numeric(data$EndTime - data$StartTime)

输出

> data
             StartTime             EndTime   IdlingTime IdlingTimeMin
1  2019-05-06 08:34:15 2019-05-06 08:48:30 14.2500 mins       14.2500
2  2019-05-06 10:07:18 2019-05-06 10:21:34 14.2667 mins       14.2667
3  2019-05-06 15:13:10 2019-05-06 15:27:26 14.2667 mins       14.2667
4  2019-05-06 15:35:52 2019-05-06 15:50:07 14.2500 mins       14.2500
5  2019-05-06 16:14:18 2019-05-06 16:33:58 19.6667 mins       19.6667
6  2019-05-06 16:58:14 2019-05-06 17:13:36 15.3667 mins       15.3667
7  2019-05-06 20:28:50 2019-05-06 21:05:11 36.3500 mins       36.3500
8  2019-05-06 21:55:53 2019-05-06 22:16:50 20.9500 mins       20.9500
9  2019-05-06 22:42:21 2019-05-06 22:57:46 15.4167 mins       15.4167
10 2019-05-06 23:26:59 2019-05-07 00:03:46 36.7833 mins       36.7833
11 2019-05-07 00:36:43 2019-05-07 00:53:44 17.0167 mins       17.0167
>

【讨论】：

这不是我想要的。假设第 10 行的空闲时间是 2019-05-07 00:36:43 减去 2019-05-07 00:03:46 = 32.95 分钟
在 StackOverflow 的经验告诉我们，在您的问题中保持精确和（理想情况下是可重现的）会有所帮助。我们都生活和学习，也许下次你会这样问它，你会更清楚你真正想要什么。莫斯科的回答也有帮助。我可能会删除这个答案，因为我现在没有时间完善。但是xts 和zoo 包都有助于解决滞后问题，data.table 也非常好。
更新下面的答案； data.table 很容易，虽然还有很多其他方法。