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我有以下格式的事件日志。

原始格式
我使用 dplyr 按 DATE 和 ID 创建了组，因此日期或 ID 的更改将被视为不同的组。

我只想拥有 >= 5 秒时间间隔的事件并删除其余事件。 期望的输出

我已经使用 dplyr 和时间滞后来实现这一点，因为我无法为此动态分配滞后间隔。但是我当前的代码检查一个滞后间隔，我最终删除了比预期更多的行。当前输出 - 所有黄色行都被删除。理想情况下，我希望保留第 2 组中的“13:10:22”、“13:10:24”，因为从“13:10:17”到这些时间的时间滞后是 5 秒或更多。

我正在使用“chron”来处理时间。我知道时间滞后逻辑在我的情况下不起作用。除了使用昂贵的 for/if 循环之外，还有更好的选择吗？

我用过的代码 

data$Date <- as.Date(data$Date,format = "%m/%d/%Y")  
data$Time <- chron(times = data$Time)  

data <- data  %>% arrange(Date,Time,ID)    
data$Group <- data %>%  group_by(Date,ID) %>% group_indices    
data <- data %>%     
        group_by(Group)  %>%       
        mutate(time.difference = Time - lag(Time)) %>%    
        filter(time.difference >= 0.00005787 | is.na(time.difference))

数据输出

结构（列表（日期=结构（c（17469、17469、17469、17469、17469、17469、17469、17469、17469、17469、17469、17469、17469、17469、17469、70、174、0174）类= "Date"), Time = structure(c(0.936400462962963, 0.9425, 0.9425, 0.942511574074074, 0.942523148148148, 0.9703125, 0.548518518518519, 0.548530092592593, 0.54880787037037, 0.54880787037037, 0.548819444444444, 0.548842592592593, 0.548865740740741, 0.548888888888889, 0.557337962962963, 0.6140625, 0.618761574074074, 0.618958333333333, 0.622303240740741) , 格式 = "h:m:s", class = "times"), ID = c("P1", "P1", "P1", "P1", "P1", "P1", "P5", “P5”、“P5”、“P5”、“P5”、“P5”、“P5”、“P5”、“P5”、“P9", "P9", "P9", "P9")), .Names = c("Date", "Time", "ID"), row.names = c(NA, -19L), class = "数据.frame")

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data$datetime <- as.POSIXct(paste(data$Date, data$Time), format="%m/%d/%Y %H:%M:%S")  
data$group <-  data %>% group_by(ID,by5sec=cut(datetime, breaks="5 sec")) %>%  group_indices
data_filter <- data %>% group_by(group) %>% filter(row_number()==1)

我分两步执行此操作，因为我希望将带有组索引的中间结果写入 CSV。

于 2018-03-06T11:10:39.347 回答
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library(dplyr)
data %>%
  group_by(Group) %>%
  arrange(Group, Date, Time) %>% 
  filter((Time - lag(Time)) >= 5.787037e-05 | row_number() == 1L)
于 2018-03-05T13:04:47.473 回答