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根據時間戳之間的差異求和

2022-04-22 10:55:19 軟體設計

假設我們觀察一個視頻游戲玩家收集積分。每個觀察報告自上次訪問以來玩家收集了多少點。現在我想創建一個附加變數來指示用戶在最后 x(例如,90)秒內收集了多少點,包括當前觀察。

示例資料:

example_da = data.frame(time = c("2015-04-11 21:24:34", "2015-04-11 21:24:50", "2015-04-11 21:25:20", "2015-04-11 21:27:52", "2015-04-11 21:27:59", "2015-04-11 21:28:13",
                                 "2015-04-11 21:30:06", "2015-04-11 21:31:05", "2015-04-11 21:31:47", "2015-04-11 21:38:01", "2015-04-11 21:39:05", "2015-04-11 21:40:06"),
                        points = c(2,3,1,6,2,5,1,1,3,5,2,4))

> example_da
                  time points
1  2015-04-11 21:24:34      2
2  2015-04-11 21:24:50      3
3  2015-04-11 21:25:20      1
4  2015-04-11 21:27:52      6
5  2015-04-11 21:27:59      2
6  2015-04-11 21:28:13      5
7  2015-04-11 21:30:06      1
8  2015-04-11 21:31:05      1
9  2015-04-11 21:31:47      3
10 2015-04-11 21:38:01      5
11 2015-04-11 21:39:05      2
12 2015-04-11 21:40:06      4

例如,對于觀察 3(“2015-04-11 21:25:20”),我們總結了“2015-04-11 21:24:34”(= 2)、“2015-04-11 21”的點:24:50" (=3), "2015-04-11 21:25:20" (=1),因為這些點都是在前 90 秒內收集的,因此我們的新變數“sum_points_preceding_90_seconds”得到 6 個點.

> target_da = data.frame(time = c("2015-04-11 21:24:34", "2015-04-11 21:24:50", "2015-04-11 21:25:20", "2015-04-11 21:27:52", "2015-04-11 21:27:59", "2015-04-11 21:28:13",
                                  "2015-04-11 21:30:06", "2015-04-11 21:31:05", "2015-04-11 21:31:47", "2015-04-11 21:38:01", "2015-04-11 21:39:05", "2015-04-11 21:40:06"),
                         points = c(2,3,1,6,2,5,1,1,3,5,2,4),
                         sum_points_preceding_90_seconds = c(2, 5, 6, 6, 8, 13, 1, 2, 5, 5, 7, 6))
> 
> 
> target_da                    
                  time points sum_points_preceding_90_seconds
1  2015-04-11 21:24:34      2                               2
2  2015-04-11 21:24:50      3                               5
3  2015-04-11 21:25:20      1                               6
4  2015-04-11 21:27:52      6                               6
5  2015-04-11 21:27:59      2                               8
6  2015-04-11 21:28:13      5                              13
7  2015-04-11 21:30:06      1                               1
8  2015-04-11 21:31:05      1                               2
9  2015-04-11 21:31:47      3                               5
10 2015-04-11 21:38:01      5                               5
11 2015-04-11 21:39:05      2                               7
12 2015-04-11 21:40:06      4                               6

uj5u.com熱心網友回復:

您可以使用滑塊包執行此操作slide_index_sum()它允許您指定一個索引,然后在該索引的每個元素之前或之后創建邊界以生成滑動視窗。

我認為您的預期結果可能存在錯誤2015-04-11 21:31:47看起來它應該導致 4 而不是 5?

您可能需要before根據您的具體要求進行調整。

library(slider)
library(dplyr)

example_da <- tibble(
  time = c(
    "2015-04-11 21:24:34", "2015-04-11 21:24:50", "2015-04-11 21:25:20", 
    "2015-04-11 21:27:52", "2015-04-11 21:27:59", "2015-04-11 21:28:13",
    "2015-04-11 21:30:06", "2015-04-11 21:31:05", "2015-04-11 21:31:47", 
    "2015-04-11 21:38:01", "2015-04-11 21:39:05", "2015-04-11 21:40:06"),
  points = c(2,3,1,6,2,5,1,1,3,5,2,4)
)

example_da <- mutate(example_da, time = as.POSIXct(time, "UTC"))

# The current time   89 seconds before it = 90 seconds total
example_da <- example_da %>%
  mutate(
    sum_points_preceding_90_seconds =
      slide_index_sum(
        x = points,
        i = time,
        before = 89
      )
  )

example_da
#> # A tibble: 12 × 3
#>    time                points sum_points_preceding_90_seconds
#>    <dttm>               <dbl>                           <dbl>
#>  1 2015-04-11 21:24:34      2                               2
#>  2 2015-04-11 21:24:50      3                               5
#>  3 2015-04-11 21:25:20      1                               6
#>  4 2015-04-11 21:27:52      6                               6
#>  5 2015-04-11 21:27:59      2                               8
#>  6 2015-04-11 21:28:13      5                              13
#>  7 2015-04-11 21:30:06      1                               1
#>  8 2015-04-11 21:31:05      1                               2
#>  9 2015-04-11 21:31:47      3                               4
#> 10 2015-04-11 21:38:01      5                               5
#> 11 2015-04-11 21:39:05      2                               7
#> 12 2015-04-11 21:40:06      4                               6

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