r - 时间线事件浓度

Question

给定一系列事件，是否有一种算法可以确定在某个时间段内是否发生了一定数量的事件？例如，给定用户登录列表，是否有任何三十天的时间段包含超过 10 次登录？

我可以想出一些蛮力的方法来做到这一点，只是想知道是否有这种问题的算法或名称，而我在通常的谷歌搜索中没有出现。

Answer 1

一般来说，它被称为binning。它基本上是使用计数作为汇总函数在索引（例如）上聚合一个变量（例如）。 events time

由于您没有提供数据，我将仅展示一个简单的示例：

# Start with a dataframe of dates and number of events
data <- data.frame(date=paste('2013', rep(1:12, each=20), rep(1:20, times=12), sep='-'),
                   logins=rpois(12*20, 5))

# Make sure to store dates as class Date, it can be useful for other purposes
data$date <- as.Date(data$date)

# Now bin it. This is just a dirty trick, exactly how you do it depends on what you want.
# Lets just sum the number of events for each month
data$month <- sub('-', '', substr(data$date, 6, 7))
aggregate(logins~month, data=data, sum, na.rm=TRUE)

那是你想要的吗？