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（我今天早些时候试图问这个问题，但后来意识到我过度简化了问题；我收到的答案是正确的，但由于我对原始问题中的问题过度简化，我无法使用它们。这是我的第二次尝试...）

我在 R 中有一个数据框，如下所示：

"Timestamp", "Source", "Target", "Length", "Content"
0.1        , P1      , P2      , 5       , "ABCDE"
0.2        , P1      , P2      , 3       , "HIJ"
0.4        , P1      , P2      , 4       , "PQRS"
0.5        , P2      , P1      , 2       , "ZY"
0.9        , P2      , P1      , 4       , "SRQP"
1.1        , P1      , P2      , 1       , "B"
1.6        , P1      , P2      , 3       , "DEF"
2.0        , P2      , P1      , 3       , "IJK"
...

我想将其转换为：

"StartTime", "EndTime", "Duration", "Source", "Target", "Length", "Content"
0.1        , 0.4      , 0.3       , P1      , P2      , 12      , "ABCDEHIJPQRS"
0.5        , 0.9      , 0.4       , P2      , P1      , 6       , "ZYSRQP"
1.1        , 1.6      , 0.5       , P1      , P2      , 4       , "BDEF"
...

试图把它变成英文，我想将具有相同“源”和“目标”的连续记录分组在一起，然后每组打印出一条记录，显示该组的 StartTime、EndTime 和 Duration (=EndTime-StartTime)，以及该组的长度总和，以及该组中内容的串联（都将是字符串）。

TimeOffset 值将始终在整个数据帧中增加。

我查看了 melt/recast 并感觉它可以用来解决问题，但无法理解文档。我怀疑在 R 中可以做到这一点，但我真的不知道从哪里开始。在紧要关头，我可以将数据框导出并在例如 Python 中执行，但如果可能的话，我更愿意留在 R 中。

提前感谢您提供的任何帮助

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3 回答 3

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这是使用 plyr 的另一个解决方案：

id <- with(df1, paste(Source, Target))
df1$group <- cumsum(c(TRUE, id[-1] != id[-length(id)]))

library(plyr)
ddply(df1, c("group"), summarise, 
  start = min(Timestamp),
  end = max(Timestamp),
  content = paste(Content, collapse = ", ")
)
于 2010-04-15T17:28:23.027 回答
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尝试这个：

id <- as.numeric(gsub("P","",paste(df$Source,df$Target,sep="")))
df$id <- cumsum(c(TRUE,diff(id)!=0))
res <- by(df, df$id,
          function(x) {
            len <- nrow(x)
            start <- x[1,1]
            end <- x[len,1]
            dur <- end - start
            src <- x[1,2]
            trg <- x[1,3]
            len <- sum(x[,4])
            cont <- paste(x[,5],collapse="")
            return(c(start,end,dur,src,trg,len,cont))
          }
          )
do.call(rbind,res)

PS：您需要将结果转换为“正确”格式，因为最终结果是字符串矩阵。

于 2010-04-15T14:01:56.213 回答
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坚持我（不优雅）的方式

df1 <- read.table(textConnection("
Timestamp Source Target Length Content
0.1         P1       P2       5        ABCDE
0.2         P1       P2       3        HIJ
0.4         P1       P2       4        PQRS
0.5         P2       P1       2        ZY
0.9         P2       P1       4        SRQP
1.1         P1       P2       1        B
1.6         P1       P2       3        DEF
2.0         P2       P1       3        IJK
"),header=T)

df <- adply(df1, 1 ,transform, newSource = 
as.numeric(paste(substr(Source, 2, 2),substr(Target, 2, 2),sep=""))  ) 

ind <- cbind(rle(df$newSource)[[1]],cumsum(rle(df$newSource)[[1]]))
ind2 <- apply(ind,1,function(x) c(x[2]-(x[1]-1),x[2]))
res <- ldply(apply(ind2,2,function(x) data.frame(StartTime = df[x[1],1] , 
EndTime = df[x[2],1] ,
Duration = df[x[2],1] - df[x[1],1] ,
Source = df[x[1],2] ,
Target = df[x[1],3] ,
Length=sum(df[x[1]:x[2],4]) ,
Content=paste(df[x[1]:x[2],5],collapse="")
) ))

  StartTime EndTime Duration Source Target Length      Content
1       0.1     0.4      0.3     P1     P2     12 ABCDEHIJPQRS
2       0.5     0.9      0.4     P2     P1      6       ZYSRQP
3       1.1     1.6      0.5     P1     P2      4         BDEF
4       2.0     2.0      0.0     P2     P1      3          IJK
于 2010-04-15T14:41:34.627 回答