如何用 R 计算时间序列数据的持续时间？答案

【问题标题】：How to calculate the duration in time series data with R?如何用 R 计算时间序列数据的持续时间？
【发布时间】：2018-07-22 04:14:09
【问题描述】：

mydata<-data.frame(t=lubridate::ymd(c("2018-1-1","2018-1-2","2018-1-5","2018-1-6","2018-1-7","2018-1-8")),x=c(3,1,1,3,1,3))
ggplot(mydata,aes(t,x))+geom_line()

在这种情况下，我想知道 x

【问题讨论】：

为什么是“x ”。你说的持续时间是什么意思？ mydata 中只有一个条目，其中 x < 2。您是否在关注两个连续日期之间的差异mydata$t - dplyr::lag(mydata$t)？
@MauritsEvers 对不起我的错误。我想计算 x
但是你为什么假设mydata中的点之间有（最短的）直线呢？为什么不是阶跃函数？为什么没有其他功能？如果是直线，那么这更像是一个数学问题：计算水平线与分段线性函数的交点。
我只是做一个假设。计算天数（2018-1-2）也可以，但我仍然不知道如何计算。
我一点都不清楚。我不明白 "Count the days(2018-1-2) 也有效";正如我之前所说，只有一个条目是x<2。所以这不会给你两天的时间。我不确定你想做什么。

标签： r time-series

【解决方案1】：

使用dplyr::lag 来做类似的事情怎么样？

# Calculate time difference to previous date
mydata$diff <- mydata$t - dplyr::lag(mydata$t);

as.numeric(sum(mydata$diff[mydata$x < 2]))
#[1] 5

或者使用完整的tidyverse 方法：

require(tidyverse);
mydata %>% 
    mutate(diff = t - lag(t)) %>%
    summarise(duration = sum(diff[x < 2]));
#    duration
#1   5 days

样本数据

mydata<-data.frame(
    t = lubridate::ymd(c("2018-1-1", "2018-1-2", "2018-1-5", "2018-1-6", "2018-1-7", "2018-1-8")),
    x = c(3, 1, 1, 3, 1, 3));

【讨论】：

太棒了！谢谢！