我有一个来电时间列表:
昏暗(传入)
[1] 50357 1
头部(传入,n = 50)
[1]“2015-10-08 02:14:46 EST”“2015-10-08 16:18:04 EST”“2015-10-08 01:32:42 EST”“2015-10-08 18:美国东部时间 48:40”
[5]“2015-10-08 16:53:33 EST”“2015-10-08 12:23:37 EST”“2015-10-08 06:38:34 EST”“2015-10-08 17:美国东部时间 15:41”
[9]“2015-10-08 19:43:00 EST”“2015-10-08 18:19:44 EST”“2015-10-08 01:10:39 EST”“2015-10-08 19:美国东部时间 45:04"
[13]“2015-10-08 18:29:57 EST”“2015-10-08 10:11:58 EST”“2015-10-08 08:44:10 EST”“2015-10-08 09:美国东部时间 32:25”
[17]“2015-10-08 08:23:32 EST”“2015-10-08 14:11:49 EST”“2015-10-08 06:27:45 EST”“2015-10-08 00:美国东部时间 54:38”
[21]“2015-10-08 08:56:34 EST”“2015-10-08 07:12:52 EST”“2015-10-08 18:28:40 EST”“2015-10-08 09:美国东部时间 35:34”
[25]“2015-10-08 09:51:06 EST”“2015-10-08 08:53:54 EST”“2015-10-08 00:42:43 EST”“2015-10-08 10:美国东部时间 25:04”
[29]“2015-10-08 07:13:28 EST”“2015-10-08 08:09:18 EST”“2015-10-08 16:32:59 EST”“2015-10-08 07:美国东部时间 37:25”
[33]“2015-10-08 07:46:52 EST”“2015-10-08 08:25:11 EST”“2015-10-08 11:51:10 EST”“2015-10-08 02:美国东部时间 02:02"
[37]“2015-10-08 09:23:24 EST”“2015-10-08 12:03:03 EST”“2015-10-08 07:36:34 EST”“2015-10-08 08:美国东部时间 27:38”
[41]“2015-10-08 02:16:47 EST”“2015-10-08 08:11:54 EST”“2015-10-08 07:46:22 EST”“2015-10-08 08:美国东部时间 34:52"
[45]“2015-10-08 00:00:37 EST”“2015-10-08 08:37:26 EST”“2015-10-08 01:33:00 EST”“2015-10-08 17:美国东部时间 16:15”
[49] “2015-10-08 09:10:07 EST” “2015-10-08 08:07:43 EST”
我的目标是将这些时间分配给它们所属的相应间隔,但是,这些间隔不是等距的。例如:前 25 个区间是:
头(数据,n = 25)
间隔
1 2015-10-08 00:05:00
2 2015-10-08 00:12:00
3 2015-10-08 00:34:00
4 2015-10-08 00:40:00
5 2015-10-08 01:32:00
6 2015-10-08 01:52:00
7 2015-10-08 02:52:00
8 2015-10-08 02:58:00
9 2015-10-08 04:13:00
10 2015-10-08 04:30:00
11 2015-10-08 05:58:00
12 2015-10-08 06:16:00
13 2015-10-08 06:41:00
14 2015-10-08 06:54:00
15 2015-10-08 07:07:00
16 2015-10-08 07:25:00
17 2015-10-08 07:38:00
18 2015-10-08 07:52:00
19 2015-10-08 08:05:00
20 2015-10-08 08:18:00
21 2015-10-08 08:31:00
22 2015-10-08 08:44:00
23 2015-10-08 08:57:00
24 2015-10-08 09:10:00
25 2015-10-08 09:22:00
例如,第一次 incoming[1,] 应分配给 02:52:00 间隔,因为它介于 01:52:00 和 02:52:00 之间,第三次 incoming[3,] 应分配给01:52:00 间隔,因为它介于 01:32:00 和 01:52:00 之间,依此类推。
我的最终目标是计算每个间隔内有多少次传入。我可以将传入的时间总结为均匀的序列,例如 10 分钟的时间间隔:interval <- incoming - minutes(minute(incoming) %% 10) - seconds(second(incoming)),它将每次分配给 10 分钟的间隔,但我不确定如何在不均匀的间隔下做到这一点
> 输入(数据)
结构(列表(间隔 = 结构(c(1444280700、1444281120、
1444282440, 1444282800, 1444285920, 1444287120, 1444290720, 1444291080,
1444295580, 1444296600, 1444301880, 1444302960, 1444304460, 1444305240,
1444306020, 1444307100, 1444307880, 1444308720, 1444309500, 1444310280,
1444311060, 1444311840, 1444312620, 1444313400, 1444314120, 1444314900,
1444315680, 1444316400, 1444317120, 1444317840, 1444318620, 1444319340,
1444320180, 1444321080, 1444321980, 1444322880, 1444323720, 1444324620,
1444325520, 1444326420, 1444327140, 1444327920, 1444328640, 1444329420,
1444330140, 1444330920, 1444331700, 1444332480, 1444333200, 1444333980,
1444334820, 1444335600, 1444336380, 1444337160, 1444337940, 1444338780,
1444339560, 1444340340, 1444341120, 1444341960, 1444342740, 1444343520,
1444344780, 1444345920, 1444346700, 1444347480, 1444348260, 1444349040,
1444349820, 1444350600, 1444351380, 1444352100, 1444352880, 1444353660,
1444354740, 1444355580, 1444356180, 1444357080, 1444357740, 1444358460,
1444359180, 1444359840, 1444360560, 1444361220, 1444361880, 1444362960,
1444363440, 1444364160, 1444364640, 1444365300, 1444366200, 1444366560
), class= c("POSIXct", "POSIXt"), tzone = "EST")), .Names = "interval", row.names = c(NA,
92L), class= "data.frame")
> 输入(头部(传入,n = 100))
结构(列表(传入 = 结构(c(1444288486、1444339084、
1444285962、1444348120、1444341213、1444325017、1444304314、1444342541、
1444351380, 1444346384, 1444284639, 1444351504, 1444346997, 1444317118,
1444311850, 1444314745, 1444310612, 1444331509, 1444303665, 1444283678,
1444312594, 1444306372, 1444346920, 1444314934, 1444315866, 1444312434,
1444282963, 1444317904, 1444306408, 1444309758, 1444339979, 1444307845,
1444308412、1444310711、1444323070、1444287722、1444314204、1444323783、
1444307794、1444310858、1444288607、1444309914、1444308382、1444311292、
1444280437、1444311446、1444285980、1444342575、1444313407、1444309663、
1444313328, 1444313004, 1444312594, 1444311171, 1444312992, 1444305160,
1444305558, 1444310477, 1444301756, 1444308008, 1444310435, 1444311397,
1444305549, 1444281371, 1444281799, 1444282338, 1444281573, 1444280541,
1444281215、1444280953、1444281107、1444281161、1444280640、1444280639、
1444281847, 1444327017, 1444281855, 1444281842, 1444280998, 1444280620,
1444280466、1444280579、1444280881、1444280534、1444280879、1444280535、
1444280610、1444280449、1444280413、1444280574、1444280482、1444280543、
1444280536、1444280527、1444280889、1444281854、1444280954、1444280444、
1444281531, 1444281033), class= c("POSIXct", "POSIXt"), tzone = "EST")), .Names = "incoming", row.names = c(NA,
100L), class= "data.frame")