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是否有一种方便而优雅的现有方法来查找逻辑时间序列中包含值 True 或 1 的连续区域？我正在寻找返回表单的 ts 摘要的东西：

Region_id               Start                Stop
        1 YYYY-MM-DD HH:MM:SS YYYY-MM-DD HH:MM:SS
        2 YYYY-MM-DD HH:MM:SS YYYY-MM-DD HH:MM:SS
        ... etc

示例输入 ts：

mins <- function (N, from = as.character(Sys.time()), cols = 1, by = 1) 
{
deltas <- seq(from = 0, by = 60 * by, length.out = N)
nacol <- matrix(data = NA, ncol = cols, nrow = N)
xts(x = nacol, order.by = strptime(from, format = "%Y-%m-%d %H:%M") + 
    deltas)
}

d <- mins(N=20,cols=1)
d[,1] <- F; d[5:12,1] <- T; d[14:20,1] <- T
d
                     [,1]
2012-12-18 20:48:00 FALSE
2012-12-18 20:49:00 FALSE
2012-12-18 20:50:00 FALSE
2012-12-18 20:51:00 FALSE
2012-12-18 20:52:00  TRUE
2012-12-18 20:53:00  TRUE
2012-12-18 20:54:00  TRUE
2012-12-18 20:55:00  TRUE
2012-12-18 20:56:00  TRUE
2012-12-18 20:57:00  TRUE
2012-12-18 20:58:00  TRUE
2012-12-18 20:59:00  TRUE
2012-12-18 21:00:00 FALSE
2012-12-18 21:01:00  TRUE
2012-12-18 21:02:00  TRUE
2012-12-18 21:03:00  TRUE
2012-12-18 21:04:00  TRUE
2012-12-18 21:05:00  TRUE
2012-12-18 21:06:00  TRUE
2012-12-18 21:07:00  TRUE

# so far for the _idealized_ input, now the function I am looking for to return data.frame 
# like this for the d object as above:
Region_id               Start                Stop
        1 2012-12-18 20:52:00 2012-12-18 20:59:00
        2 2012-12-18 21:01:00 2012-12-18 21:07:00

这可能是二进制信号处理的常见任务，因此值得搜索。当然，它是理想化的。只是为了开始。现实会更加复杂。

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首先，使用rle找到连续的块，然后创建一个指标来分隔每个块。

r <- rle(coredata(d)[,1])
ind <- rep(seq_along(r$lengths), r$lengths)

现在您可以使用指标来拆分您的 xts 对象，并在每个连续块上运行最小/最大函数。

s <- split(index(d), ind)
l <- lapply(s, function(x) data.frame(start=min(x), stop=max(x)))

然后您可以rbind将上述结果放入一个 data.frame 中，创建region列，仅对TRUE值进行子集化，并获取累积总和。请注意，由于时区差异，我的时间有所不同，但这个概念是正确的。

out <- do.call(rbind, l)
out$region <- r$values
out <- out[out$region,]
out$region <- cumsum(out$region)
out
#                 start                stop region
# 2 2012-12-18 20:45:00 2012-12-18 20:52:00      1
# 4 2012-12-18 20:54:00 2012-12-18 21:00:00      2
于 2012-12-18T21:07:31.287 回答