R中的数据操作：一个人在每个时期内花费了多少时间？答案

【问题标题】：data manipulation in R: how many time did an individual spend within each period?R中的数据操作：一个人在每个时期内花费了多少时间？
【发布时间】：2013-08-06 08:28:41
【问题描述】：

在R，我有三个时间点

时间

并假设时间段被划分为三个区间：(0, 3], (3, 5], (5, 8]

breaks <- c(3, 5, 8)

timeSpent 为每个观察值一行，每个周期为一列。它给出了每个时期每个观察所花费的时间：

 timeSpent <- outer(X=time, Y=breaks, FUN=pmin)
 timeSpent <- cbind(timeSpent[, 1], 
                    sapply(X=1:(length(breaks) - 1), FUN=function(ii)
                      timeSpent[, ii + 1] - timeSpent[, ii]))

 > timeSpent
     [,1] [,2] [,3]
[1,]    3    2    2
[2,]    1    0    0
[3,]    3    1    0

例如，观察 1 在间隔 1 中花费了 3 天，在间隔 2 中花费了 2 天，在间隔 3 中又花费了 2 天。对于观察 2，它在间隔 1 中仅花费了 1 天，其余间隔中没有任何内容。

你有更优雅的方式来获取timeSpent吗？

【问题讨论】：

你如何决定一个人在一个时间段内花费多少时间？
拿个人1。他在7天后离开。因此，他完全通过了第 1 期和第 2 期，部分通过了第 3 期。在第 1 期，他花费了：3 - 0。在第 2 期，他花费了：5 - 3。在第 3 期，他花费了：7 - 5。

标签： r data-manipulation

【解决方案1】：

这有帮助吗？

我们将cbind 零列添加到timeSpent 矩阵中，这样我们就可以得到在第一个观察窗口中花费的初始时间，以及apply 跨行的diff 函数...

res <- t( apply( cbind( 0 , timeSpent ) , 1 , diff ) )
     [,1] [,2] [,3]
[1,]    3    2    2
[2,]    1    0    0
[3,]    3    1    0

【讨论】：