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我有由两个数据框的融合创建的数据框。两者都跨越相同的时间间隔，但包含不同的信息。当我将它们放在一起时，信息重叠，因为其中一个数据帧的时间间隔没有漏洞。这是一个示例，其中行“sp=A 和 B”是第一个 df 的一部分，而行“sp=C”来自第二个。第一个数据帧是连续的，但第二个数据帧由零星事件组成。生成的数据框如下所示：

start                  end                         sp
2010-06-01 17:00:00    2010-06-01 19:30:00         A
2010-06-01 19:30:01    2010-06-01 20:00:00         B
2010-06-01 19:45:00    2010-06-01 19:55:00         C
2010-06-01 20:00:01    2010-06-01 20:30:00         A
2010-06-01 20:05:00    2010-06-01 20:10:00         C
2010-06-01 20:12:00    2010-06-01 20:15:00         C
2010-06-01 20:30:01    2010-06-01 20:40:00         B
2010-06-01 20:35:00    2010-06-01 20:40:10         C
2010-06-01 20:40:01    2010-06-01 20:50:00         A

我想优先考虑“C”，所以当它与另一个“sp”的时间间隔重叠时，“A”或“B”的时间间隔会相应地减少。如示例中所见，有时我有多个“C”事件与“A”或“B”的单个事件重叠。结果将是这样的：

start                  end                         sp
2010-06-01 17:00:00    2010-06-01 19:30:00         A
2010-06-01 19:30:01    2010-06-01 19:44:59         B
2010-06-01 19:45:00    2010-06-01 19:55:00         C
2010-06-01 19:55:01    2010-06-01 20:00:00         B
2010-06-01 20:00:01    2010-06-01 20:04:59         A
2010-06-01 20:05:00    2010-06-01 20:10:00         C
2010-06-01 20:10:01    2010-06-01 20:11:59         A
2010-06-01 20:12:00    2010-06-01 20:15:00         C
2010-06-01 20:15:01    2010-06-01 20:30:00         A
2010-06-01 20:30:01    2010-06-01 20:34:59         B
2010-06-01 20:35:00    2010-06-01 20:40:10         C
2010-06-01 20:40:11    2010-06-01 20:50:00         A

我的日期/时间列在 POSIXct 中。如果有什么不清楚的地方，请不要犹豫。

提前致谢

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1 回答 1

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plyr这是使用包和递归函数执行此操作的好方法：

library(plyr)

splitTimes <- function(arow, df) {
  overlap_all    = arow$start > df[, 'start'] & arow$end < df[, 'end']
  overlap_middle = arow$start < df[, 'start'] & arow$end > df[, 'end']
  overlap_end    = arow$start < df[, 'start'] & arow$end > df[, 'start'] & arow$end < df[, 'end']
  overlap_start  = arow$start > df[, 'start'] & arow$end > df[, 'end'] & arow$start < df[, 'end']

  if(any(overlap_all)) {
    data.frame()
  } else if(any(overlap_middle)) {
    outrows = rbind(data.frame(start=arow$start, end=df[overlap_middle, 'start'][1]-1, sp=arow$sp),
                    data.frame(start=df[overlap_middle, 'end'][1]+1, end=arow$end, sp=arow$sp))
    ddply(outrows, 'start', 'splitTimes', df)
  } else if(any(overlap_end)) {
    data.frame(start=arow$start, end=df[overlap_end, 'start']-1, sp=arow$sp)
  } else if(any(overlap_start)) {
    data.frame(start=df[overlap_start, 'end']+1, end=arow$end, sp=arow$sp)
  } else {
    arow
  }
}

然后你可以这样做：

> dfall = read.table('data.txt', header=T, colClasses=c('POSIXct', 'POSIXct', 'factor'))

> dfAB = subset(dfall, sp %in% c('A', 'B'))
> dfC  = subset(dfall, sp == 'C')

> arrange(rbind(ddply(dfAB, 'start', 'splitTimes', dfC), dfC), start)
                 start                 end sp
1  2010-06-01 17:00:00 2010-06-01 19:30:00  A
2  2010-06-01 19:30:01 2010-06-01 19:44:59  B
3  2010-06-01 19:45:00 2010-06-01 19:55:00  C
4  2010-06-01 19:55:01 2010-06-01 20:00:00  B
5  2010-06-01 20:00:01 2010-06-01 20:04:59  A
6  2010-06-01 20:05:00 2010-06-01 20:10:00  C
7  2010-06-01 20:10:01 2010-06-01 20:11:59  A
8  2010-06-01 20:12:00 2010-06-01 20:15:00  C
9  2010-06-01 20:15:01 2010-06-01 20:30:00  A
10 2010-06-01 20:30:01 2010-06-01 20:34:59  B
11 2010-06-01 20:35:00 2010-06-01 20:40:10  C
12 2010-06-01 20:40:11 2010-06-01 20:50:00  A

这给了你你想要的。

在其他情况下可能会有一些小错误，因为您的示例数据集并未涵盖所有这些，但至少这是一般的想法。希望能帮助到你。祝你好运！

于 2011-12-09T20:51:32.117 回答