将时差拆分为从 0:00 到 23:00 的小时块

Question

我有一个包含以下列的数据框，代表事件的开始和结束时间：

               fh_ini              fh_end
1 2015-12-07 00:00:00   2015-12-07 00:00:00
2 2015-12-07 00:00:00   2015-12-07 09:52:46
3 2015-12-07 09:20:13   2015-12-07 09:20:19
4 2015-12-07 09:20:22   2015-12-07 09:36:38
5 2015-12-07 09:40:49   2015-12-07 09:41:05
6 2015-12-07 09:45:12   2015-12-07 09:46:05

我想将 fh_end 和 fh_ini 之间的时间差分成每个 1 小时的块，并计算每个块中的分钟数。

目的是计算所有事件和每个区块的总时间（例如，00:00 到 01:00 之间的区块等）。

我对 R 很陌生，我不确定我是否可以使用现有函数来真正做到这一点，或者我是否应该编写一些代码（使用循环？）来做到这一点。

我期望的结果如下（来自 Excel）。第 2 排从 3:00 到 4:00 的间隔仅计算 42 分 37 秒。

                                       0:00  1:00  2:00  3:00        4:00
07/12/2015 1:00:00  07/12/2015 3:00:00   0     1     1     0           0
07/12/2015 0:00:00  07/12/2015 3:42:37   1     1     1   0,710277778   0

如果我只有 2 行，就像示例一样，每个块的结果总事件时间（以小时为单位）将是：

0:00  1:00  2:00     3:00      4:00
  1     2      2   0,710277778   0 

我想知道分解时差是否是创建这些块的关键，但我已经尝试过在 24 个块中创建 1 天的系数并以相同的方式分解 difftime，但我不太知道该怎么做接下来做。无论如何，我不确定是否有任何其他方法可以获得不涉及分解 difftime 的结果。

我们将不胜感激！

Answer 1

chron 软件包提供了用于处理日期和时间的实用程序。特别是，您可以使用times 函数，它将hh:mm:ss 格式的字符串转换为times 对象。可以使用<、>、max 和min 等函数对这种格式的数据进行加减运算和比较。尝试使用它来了解一切是如何工作的！

解析您的数据

您首先需要将fh_ini 和fh_end 列从字符串转换为时间对象。我将放弃日期，只关注时间：

library(chron)

to_times <- function(vec) {
  str_times <- sapply(strsplit(dtimes, ' '), `[`, 2)
  times(str_times)
}

your_data$fh_ini_times <- to_times(your_data$fh_ini)
your_data$fh_end_times <- to_times(your_data$fh_end)

您的数据已经很方便地格式化了，所以我在这里所做的只是将您的字符串拆分为空格，将它们分解为日期和时间对列表，获取列表中每个条目的第二个元素，然后转换从字符串到时间。

检查块

我这样做的方法是编写一个函数，它需要一个开始时间、一个结束时间和一个块，并返回重叠量。我在下面编写了一个示例 - 为了便于阅读并清楚地展示了您可以使用 times 数据类型做什么，我在详细方面做了一些说明。

block_check <- function(range_start, range_end, block_start) {
  start_check <- (range_start < block_start + times("01:00:00"))
  end_check <- (range_end > block_start)
  if (start_check & end_check) {
    o_start <- max(block_start, range_start)
    o_end <- min(block_start + times("01:00:00"), range_end)
    return(o_end - o_start)
  } else {
    return(times("00:00:00"))
  }
}

如果你分解这个函数，我只是 (1) 检查 start_time 和 end_time 定义的范围是否与给定的 1 小时块重叠，如果它确实返回有多少重叠。

拥有此功能后，您可以使用mapply 将其应用于数据集中的每个开始/结束时间对，如下所示：

z <- mapply(FUN = block_check, your_data$fh_ini_times, your_data$fh_end_times, 
            MoreArgs = list(block_start = times("01:00:00")))
your_data[,"1:00"] <- times(z)

一次性完成

必须对 24 个时间段中的每一个都执行上述操作，这既笨拙又无聊。如果您想花哨并一次完成所有事情，而不是单独为每个块做，您可以遍历块列表。在这里，我使用stringr 包创建了一个块开始时间的向量（作为字符串），然后将之前的函数依次应用于每个元素（作为时间）（使用时间的字符串版本来命名数据框的结果列）。

library(stringr)
blocks <- str_c(as.character(0:23), ":00:00")
f <- function(block) { 
  z <- mapply(FUN = block_check, your_data$fh_ini_times, your_data$fh_end_times, 
              MoreArgs = list(block_start = block)) 
  times(z)
}
for (block in blocks) {
  your_data[, block] <- f(times(block))
}