R 累积时间差答案

【问题标题】：R cumulative time differenceR 累积时间差
【发布时间】：2020-08-27 03:47:36
【问题描述】：

我想计算从一开始的累积时间差。我编写了一个粗略的解决方案，我并不特别喜欢。有人有可以在 dplyr 管道中使用的更优雅和可靠的解决方案吗？愿望结果应如 diffCum 列中所示。

require(dplyr)

d = data.frame(n = 1:3, t = lubridate::ymd_hms("2020-03-30 08:15:39","2020-03-30 10:15:39","2020-03-30 14:15:39")) %>%
  mutate(diffMin = difftime(t, lag(t,1), unit = "mins")) %>%
  mutate(diffMin = ifelse(is.na(diffMin), 0, diffMin)) %>% # error prone as it would capture other NAs 
  mutate(diffCum = cumsum(diffMin)) # does not work with difftime class

【问题讨论】：

第一次使用lag(t, 1, default = t[1])可以去掉第二个mutate。之后，您可以使用diffCum = cumsum(as.numeric(difftime(t, lag(t, 1, default = t[1]), unit = "mins"))) 使其成为单一变异（如果您不需要diffMin）。
(顺便说一句：你应该几乎总是使用library，而不是require。当包不可用时，后者永远不会停止跟踪代码，这几乎不是预期的。参考：@987654321 @)
感谢 r2evans。基本上你和约翰的答案或多或少相似。也会获得“接受”。

标签： r datetime dplyr

【解决方案1】：

我不确定您所说的“捕获其他 NA”是什么意思，我也不确定这是否符合优雅的条件！

d <- 
  data.frame(n = 1:3, t = lubridate::ymd_hms("2020-03-30 08:15:39","2020-03-30 10:15:39","2020-03-30 14:15:39")) %>%
  mutate(
    diffMin = difftime(t, lag(t,1, default = t[1] ), unit = "mins") %>% 
      as.numeric() %>%
      cumsum()
    )

【讨论】：

虽然这是一个很好的尝试，但我总是对嵌套的%>%-pipes 感到畏缩。 *耸耸肩*
default = 0 对我有用。有趣的是它没有记录在帮助中。谢谢。
Thorsten, dplyr.tidyverse.org/reference/lead-lag.html 显示“默认”作为参数。不过，不要把它误认为stats::lag，不幸的是，这完全不同。（意识到?lag (a) 可能向您显示 stats::lag，或 (b) 提示您选择哪个包，stats 或 dplyr 或 data.table。）
default=0 逻辑上错了吗？我认为运行差异应始终从 0 开始，但使用 default=0，您的第一个 diffMin 将是 26425936（不是 0）。（也许我误解了你认为diffMin 应该是什么。）