dplyr 行之间的时间差异答案

【问题标题】：dplyr Time Diff between rowsdplyr 行之间的时间差异
【发布时间】：2017-08-15 14:06:47
【问题描述】：

我有一个以下格式的数据框，我试图找出事件“已分配”与事件“已创建”之前的最后一次时间之间的差异。

**AccountID**              **TIME**                    **EVENT**
1                      2016-11-08T01:54:15.000Z        CREATED
1                      2016-11-09T01:54:15.000Z        ASSIGNED
1                      2016-11-10T01:54:15.000Z        CREATED
1                      2016-11-11T01:54:15.000Z        CALLED
1                      2016-11-12T01:54:15.000Z        ASSIGNED
1                      2016-11-12T01:54:15.000Z        SLEEP

目前我的代码如下，我的困难是选择刚刚分配事件之前的创建

test <- timetable.filter %>%
  group_by(AccountID) %>%
  mutate(timeToAssign = ifelse(EVENT == 'ASSIGNED', 
                                interval(ymd_hms(TIME), max(ymd_hms(TIME[EVENT == 'CREATED']))) %/% hours(1), NA))

我正在寻找输出是

**AccountID**              **TIME**                    **EVENT**        **timeToAssign**
1                      2016-11-08T01:54:15.000Z        CREATED         NA
1                      2016-11-09T01:54:15.000Z        ASSIGNED         12
1                      2016-11-10T01:54:15.000Z        CREATED         NA
1                      2016-11-11T01:54:15.000Z        CALLED         NA
1                      2016-11-12T01:54:15.000Z        ASSIGNED         24
1                      2016-11-12T01:54:15.000Z        SLEEP         NA

【问题讨论】：

预期输出是什么？
你能显示你想要的输出吗？
timeToAssign中的单位是什么？
timetable.filter %>% group_by(AccountID, cumsum(EVENT == "CREATED")) %>% mutate(timeToAssign = ifelse(EVENT == 'ASSIGNED', TIME - first(TIME), NA))。这应该让你开始。
不应该分别是24小时和48小时吗？

标签： r dplyr lubridate

【解决方案1】：

使用dplyr 和tidyr：

library(dplyr); library(tidyr); library(anytime)

df %>% 
    group_by(AccountID) %>% 
    mutate(CREATED_INDEX = if_else(EVENT == 'CREATED', row_number(), NA_integer_),
           TIME = anytime(TIME)) %>% 
    fill(CREATED_INDEX) %>% 
    mutate(TimeToAssign = if_else(EVENT == 'ASSIGNED', 
                                  as.numeric(TIME - TIME[CREATED_INDEX], units = 'hours'), 
                                  NA_real_)) %>% 
    select(-CREATED_INDEX)

# A tibble: 6 x 4
# Groups:   AccountID [1]
#  AccountID                TIME    EVENT TimeToAssign
#      <int>              <dttm>   <fctr>        <dbl>
#1         1 2016-11-08 01:54:15  CREATED           NA
#2         1 2016-11-09 01:54:15 ASSIGNED           24
#3         1 2016-11-10 01:54:15  CREATED           NA
#4         1 2016-11-11 01:54:15   CALLED           NA
#5         1 2016-11-12 01:54:15 ASSIGNED           48
#6         1 2016-11-12 01:54:15    SLEEP           NA

【讨论】：