R：计算不规则时间序列的滚动和，这些时间序列由 id 变量分组，具有基于时间的窗口答案

【问题标题】：R: Compute a rolling sum on irregular time series grouped by id variables with time-based windowR：计算不规则时间序列的滚动和，这些时间序列由 id 变量分组，具有基于时间的窗口
【发布时间】：2014-09-27 06:03:53
【问题描述】：

我喜欢 R，但有些问题实在是太难了。

挑战是在基于时间的窗口大于或等于 6 小时的不规则时间序列中找到滚动和小于 30 的第一个实例。我有这个系列的样本

Row Person  DateTime    Value
1   A   2014-01-01 08:15:00 5
2   A   2014-01-01 09:15:00 5
3   A   2014-01-01 10:00:00 5
4   A   2014-01-01 11:15:00 5
5   A   2014-01-01 14:15:00 5
6   B   2014-01-01 08:15:00 25
7   B   2014-01-01 10:15:00 25
8   B   2014-01-01 19:15:00 2
9   C   2014-01-01 08:00:00 20
10  C   2014-01-01 09:00:00 5
11  C   2014-01-01 13:45:00 1
12  D   2014-01-01 07:00:00 1
13  D   2014-01-01 08:15:00 13
14  D   2014-01-01 14:15:00 15

For Person A, Rows 1 & 5 create a minimum 6 hour interval with a running sum of 25 (which is less than 30).
For Person B, Rows 7 & 8 create a 9 hour interval with a running sum of 27 (again less than 30).
For Person C, using Rows 9 & 10, there is no minimum 6 hour interval (it is only 5.75 hours) although the running sum is 26 and is less than 30.
For Person D, using Rows 12 & 14, the interval is 7.25 hours but the running sum is 30 and is not less than 30.

给定 n 个观察值，必须比较 n*(n-1)/2 个区间。例如，当 n=2 时，只需要计算 1 个区间。对于 n=3，有 3 个区间。以此类推。

我假设这是子集和问题的一种变体 (http://en.wikipedia.org/wiki/Subset_sum_problem)

虽然可以对数据进行排序，但我怀疑这需要一个蛮力解决方案来测试每个间隔。

任何帮助将不胜感激。

编辑：这是 DateTime 列格式为 POSIXct 的数据：

df <- structure(list(Person = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 
2L, 3L, 3L, 3L, 4L, 4L, 4L), .Label = c("A", "B", "C", "D"), class = "factor"), 
DateTime = structure(c(1388560500, 1388564100, 1388566800, 
1388571300, 1388582100, 1388560500, 1388567700, 1388600100, 
1388559600, 1388563200, 1388580300, 1388556000, 1388560500, 
1388582100), class = c("POSIXct", "POSIXt"), tzone = ""), 
Value = c(5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 25L, 25L, 2L, 20L, 5L, 1L, 
1L, 13L, 15L)), .Names = c("Person", "DateTime", "Value"), row.names = c("1", 
"2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9", "10", "11", "12", "13", 
"14"), class = "data.frame")

【问题讨论】：

标签： r time-series grouped-table

【解决方案1】：

我发现这在 R 中也是一个难题。所以我给它做了一个包！

library("devtools")
install_github("boRingTrees","mgahan")
require(boRingTrees)

当然，您必须正确计算出单位的上限。

如果您有兴趣，这里还有一些文档。 https://github.com/mgahan/boRingTrees

对于@beginneR 提供的数据df，您可以使用以下代码获得6 小时的滚动总和。

require(data.table)
setDT(df)
df[ , roll := rollingByCalcs(df,dates="DateTime",target="Value",
                    by="Person",stat=sum,lower=0,upper=6*60*60)]

    Person            DateTime Value roll
 1:      A 2014-01-01 01:15:00     5    5
 2:      A 2014-01-01 02:15:00     5   10
 3:      A 2014-01-01 03:00:00     5   15
 4:      A 2014-01-01 04:15:00     5   20
 5:      A 2014-01-01 07:15:00     5   25
 6:      B 2014-01-01 01:15:00    25   25
 7:      B 2014-01-01 03:15:00    25   50
 8:      B 2014-01-01 12:15:00     2    2
 9:      C 2014-01-01 01:00:00    20   20
10:      C 2014-01-01 02:00:00     5   25
11:      C 2014-01-01 06:45:00     1   26
12:      D 2014-01-01 00:00:00     1    1
13:      D 2014-01-01 01:15:00    13   14
14:      D 2014-01-01 07:15:00    15   28

原来的帖子对我来说很不清楚，所以这可能不是他想要的。如果提供了具有所需输出的列，我想我可以提供更多帮助。

【讨论】：

+1，太好了！您能否使用 OP 的示例数据演示您的函数输出的外观？
没问题！ @Dave M，你能在你的数据上使用dput 吗？或者您能否以某种方式使您的数据可重现？
我已经创建了数据，所以我在问题中添加了一个 dput
卓越。非常感谢。我现在不在工作，但整个周末都在梦想一个解决方案——但无济于事。这些序列在实际数据集中并没有那么长，但可能有 30,000 人需要处理。所以我会及时通知你。非常感谢。
没问题！如果您需要加速（并且您正在运行 Mac OSX 或 Linux），那么您可以将内核从 1 更改为任意数量。

【解决方案2】：

我们假设一个区间由同一个人的两行定义。对于每个人，我们希望第一个这样的间隔（按时间）至少为 6 小时，其中这两行和任何中间行的 Value 之和小于 30。如果有多个这样的第一个间隔一个人随便挑一个。

这可以用 SQL 中的三重连接来表示。内部选择挑选出由区间开始 (a.DateTime)、区间结束 (b.DateTime) 和它们之间的行 (c.DateTime) 组成的所有行，按 Person 和区间分组并在 @987654326 上求和@ 至少跨越 6 个hours。然后，外部选择仅保留 total 小于 30 的行，并且对于每个 Person 仅保留 DateTime 最小的行。如果Person 有多个第一行（时间方面），它会任意选择一个。

   library(sqldf)

   sqldf(
     "select Person, min(Datetime) DateTime, hours, total 
      from (select a.Person, 
          a.DateTime, 
          (b.Datetime - a.DateTime)/3600 hours, 
          sum(c.Value) total
          from DF a join DF b join DF c
          on a.Person = b.Person and a.Person = c.Person and hours >= 6
          and c.DateTime between a.DateTime and b.DateTime
          group by a.Person, a.DateTime, b.DateTime)
      where total < 30
      group by Person"
   )

给予：

  Person            DateTime hours total
1      A 2014-01-01 08:15:00  6.00    25
2      B 2014-01-01 10:15:00  9.00    27
3      D 2014-01-01 07:00:00  7.25    29

注意：我们使用了这些数据：

DF <- data.frame( Row = 1:14,
  Person = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 4L, 
             4L, 4L), .Label = c("A", "B", "C", "D"), class = "factor"),
  DateTime = structure(c(1388582100, 1388585700, 1388588400, 1388592900, 
             1388603700, 1388582100, 1388589300, 1388621700, 1388581200, 
             1388584800, 1388601900, 1388577600, 1388582100, 1388603700), 
             class = c("POSIXct", "POSIXt"), tzone = ""),
  Value = c(5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 25L, 25L, 2L, 20L, 5L, 1L, 1L, 13L, 15L) )

【讨论】：

【解决方案3】：

截至 1.9.8 版（2016 年 11 月 25 日在 CRAN 上），data.table 包已获得在非等值连接中聚合的能力。

library(data.table)
tmp <- setDT(df)[, CJ(start = DateTime, end = DateTime)[
  , hours := difftime(end, start, units = "hours")][hours >= 6], by = Person]
df[tmp, on = .(Person, DateTime >= start, DateTime <= end), 
  .(hours, total = sum(Value)), by = .EACHI][
    total < 30, .SD[1L], by = Person]

   Person            DateTime      hours total
1:      A 2014-01-01 08:15:00 6.00 hours    25
2:      B 2014-01-01 10:15:00 9.00 hours    27
3:      D 2014-01-01 07:00:00 7.25 hours    29

tmp 包含每个人所有可能的 6 小时或更多小时的时间间隔。它是通过交叉连接CJ() 和后续过滤创建的：

tmp

   Person               start                 end       hours
1:      A 2014-01-01 08:15:00 2014-01-01 14:15:00  6.00 hours
2:      B 2014-01-01 08:15:00 2014-01-01 19:15:00 11.00 hours
3:      B 2014-01-01 10:15:00 2014-01-01 19:15:00  9.00 hours
4:      D 2014-01-01 07:00:00 2014-01-01 14:15:00  7.25 hours
5:      D 2014-01-01 08:15:00 2014-01-01 14:15:00  6.00 hours

这些间隔被用于在非 equi 连接中聚合。结果被过滤为小于 30 的总值，最后选择每个人的第一次出现。

【讨论】：