如何在新列中为R数据框中的特定行分配类别？
查兹马塔兹
在时间序列数据集中，对行集进行分组以使其在新列中具有唯一标识符的一种好方法是什么？例如（以非常节略的方式），采取以下措施：
library(tidyverse)
data <- read_csv("snippet.csv")
print(data,n=29)
# A tibble: 29 x 5
Port Timestamp MultiPort dev_value dev_unit
<chr> <chr> <chr> <dbl> <chr>
1 PortConRef1 2/26/2020 12:39:40 PM n -38.1 ‰
2 PortConRef1 2/26/2020 12:39:41 PM n -38.0 ‰
3 PortConRef1 2/26/2020 12:39:42 PM n -38.2 ‰
4 PortConRef1 2/26/2020 12:39:43 PM n -38.1 ‰
5 PortConRef1 2/26/2020 12:39:44 PM n -38.3 ‰
6 PortConRef1 2/26/2020 12:39:45 PM n -37.9 ‰
7 PortConRef1 2/26/2020 12:39:46 PM n -38.3 ‰
8 PortRef1 2/26/2020 12:40:48 PM n -9.82 ‰
9 PortRef1 2/26/2020 12:40:49 PM n -10.2 ‰
10 PortRef1 2/26/2020 12:40:50 PM n -9.75 ‰
11 PortRef1 2/26/2020 12:40:51 PM n -9.89 ‰
12 PortRef1 2/26/2020 12:40:52 PM n -10.1 ‰
13 PortRef1 2/26/2020 12:40:53 PM n -10.1 ‰
14 PortRef1 2/26/2020 12:40:54 PM n -10.3 ‰
15 PortSampleB 2/26/2020 12:51:14 PM n -5.13 ‰
16 PortSampleB 2/26/2020 12:51:15 PM n -4.70 ‰
17 PortSampleB 2/26/2020 12:51:16 PM n -4.90 ‰
18 PortSampleB 2/26/2020 12:51:17 PM n -5.03 ‰
19 PortSampleB 2/26/2020 12:51:18 PM n -4.76 ‰
20 PortSampleB 2/26/2020 12:52:50 PM y -5.15 ‰
21 PortSampleB 2/26/2020 12:52:51 PM y -4.97 ‰
22 PortSampleB 2/26/2020 12:52:52 PM y -5.11 ‰
23 PortSampleB 2/26/2020 12:52:53 PM y -4.71 ‰
24 PortSampleB 2/26/2020 12:58:49 PM y -5.19 ‰
25 PortSampleB 2/26/2020 1:00:21 PM n -4.75 ‰
26 PortSampleB 2/26/2020 1:00:22 PM n -5.20 ‰
27 PortSampleB 2/26/2020 1:00:23 PM n -4.95 ‰
28 PortSampleB 2/26/2020 1:00:24 PM n -5.06 ‰
29 PortSampleB 2/26/2020 1:00:25 PM n -4.81 ‰
# Remove reference gas rows
data2 <- data %>%
filter(`Port`=="PortSampleB")
# Convert timestamp column to useable time
library(lubridate)
data2 <- data2 %>%
mutate(
time=mdy_hms(`Timestamp`))
> print(data2,n=15)
# A tibble: 15 x 6
Port Timestamp MultiPort dev_value dev_unit time
<chr> <chr> <chr> <dbl> <chr> <dttm>
1 PortSampleB 2/26/2020 12:51:14 PM n -5.13 ‰ 2020-02-26 12:51:14
2 PortSampleB 2/26/2020 12:51:15 PM n -4.70 ‰ 2020-02-26 12:51:15
3 PortSampleB 2/26/2020 12:51:16 PM n -4.90 ‰ 2020-02-26 12:51:16
4 PortSampleB 2/26/2020 12:51:17 PM n -5.03 ‰ 2020-02-26 12:51:17
5 PortSampleB 2/26/2020 12:51:18 PM n -4.76 ‰ 2020-02-26 12:51:18
6 PortSampleB 2/26/2020 12:52:50 PM y -5.15 ‰ 2020-02-26 12:52:50
7 PortSampleB 2/26/2020 12:52:51 PM y -4.97 ‰ 2020-02-26 12:52:51
8 PortSampleB 2/26/2020 12:52:52 PM y -5.11 ‰ 2020-02-26 12:52:52
9 PortSampleB 2/26/2020 12:52:53 PM y -4.71 ‰ 2020-02-26 12:52:53
#...
10 PortSampleB 2/26/2020 12:58:49 PM y -5.19 ‰ 2020-02-26 12:58:49
11 PortSampleB 2/26/2020 1:00:21 PM n -4.75 ‰ 2020-02-26 13:00:21
12 PortSampleB 2/26/2020 1:00:22 PM n -5.20 ‰ 2020-02-26 13:00:22
13 PortSampleB 2/26/2020 1:00:23 PM n -4.95 ‰ 2020-02-26 13:00:23
14 PortSampleB 2/26/2020 1:00:24 PM n -5.06 ‰ 2020-02-26 13:00:24
15 PortSampleB 2/26/2020 1:00:25 PM n -4.81 ‰ 2020-02-26 13:00:25
#note that data from the original dataset has been removed between rows 9 and 10 to ease reproducibility
并为每个部分（由行号或“时间”定义）赋予唯一的字母类别。在上面的节略示例中，与从“ n”到“ y”的多端口切换相对应的第5行和第6行之间的1 hz数据收集中存在间隙。此模式每六分钟重复一次，以使整个数据集中有八个交替的6分钟的“ n”和“ y”组，间隔为90秒。由于是1 hz数据，因此每6分钟一组有360行。
我希望在每6分钟的y和n期间有一个不同的字母类别，例如从“ a”到“ h”。
目标是为每个时间段的数据创建一个单独的箱线图，以在原始数据的顶部进行绘制，其样子如下所示：
罗纳克·沙
每次更改时，我们都可以使用rleidfromdata.table来获得唯一编号，MultiPort并使用它来索引预定义的letters矢量。
library(dplyr)
df %>% mutate(cat = letters[data.table::rleid(MultiPort)])
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