다음 데이터 세트를 고려하십시오.
df <- tibble(
interval = rep(1:10, 4),
channel = rep(1:2, each = 20),
date = parse_date(rep(c("2020-07-01", "2020-07-02", "2020-07-03", "2020-07-04"),
times = 2, each = 5)),
time = parse_time(
rep(format(seq.POSIXt(as.POSIXct(Sys.Date() + 0.05),
as.POSIXct(Sys.Date() + 0.95), length.out = 5),
"%H:%M:%S", tz="GMT"), 8), format = "%H:%M:%S"),
trigger = c(rep(0,5), # Ch 1, day 1; no max
0, 2, 0, 2, 0, # Ch 1, day 2; 2 maxes
rep(0, 5), # Ch 1, day 3; no max
0, 0, 2, 0, 0, # Ch 1, day 4
0, 0, 10, 0, 0, # Ch 2, day 1
10, rep(0, 4), # Ch 2, day 2; max at head
rep(0, 4), 10, # Ch 2, day 3; max at tail
4, 10, 4, 10, 0) # Ch 2, day 4; 2 maxes
)
# A tibble: 40 x 5
interval channel date time trigger
<int> <int> <date> <time> <dbl>
1 1 1 2020-07-01 01:12 0
2 2 1 2020-07-01 06:36 0
3 3 1 2020-07-01 12:00 0
4 4 1 2020-07-01 17:24 0
5 5 1 2020-07-01 22:48 0
6 6 1 2020-07-02 01:12 0
7 7 1 2020-07-02 06:36 2
8 8 1 2020-07-02 12:00 0
9 9 1 2020-07-02 17:24 2
10 10 1 2020-07-02 22:48 0
# ... with 30 more rows
내 데이터에는 시간 간격에 트리거 된 횟수를 매일 기록하는 센서의 10,000 개 이상의 행이 있습니다. slice ()를 사용하여 매일 최대 트리거 시간을 기준으로 2 시간 간격을 필터링하고 싶습니다. 작동하는 코드가 있지만, 곧 설명 할 특정 상황에 대한 경고를 생성합니다. 경고가 결과를 타협하지는 않지만, 경고가 없으면 더 안심할 수 있습니다. 고려해야 할 조건은 다음과 같습니다.
주로 tidyverse 및 lubridate 기능을 사용하여 코딩합니다. 지금까지 가장 잘 작동하는 코드는 다음과 같습니다.
df %>%
group_by(date, channel) %>%
slice(abs(which.max(trigger) + (-1:1))) %>% # Simplifying my interval with 1 row around the peak
ungroup() %>%
arrange(channel) %>%
print()
# A tibble: 20 x 5
interval channel date time trigger
<int> <int> <date> <time> <dbl>
1 1 1 2020-07-01 01:12 0
2 2 1 2020-07-01 06:36 0
3 6 1 2020-07-02 01:12 0
4 7 1 2020-07-02 06:36 2
5 8 1 2020-07-02 12:00 0
6 1 1 2020-07-03 01:12 0
7 2 1 2020-07-03 06:36 0
8 7 1 2020-07-04 06:36 0
9 8 1 2020-07-04 12:00 2
10 9 1 2020-07-04 17:24 0
11 2 2 2020-07-01 06:36 0
12 3 2 2020-07-01 12:00 10
13 4 2 2020-07-01 17:24 0
14 6 2 2020-07-02 01:12 10
15 7 2 2020-07-02 06:36 0
16 4 2 2020-07-03 17:24 0
17 5 2 2020-07-03 22:48 10
18 6 2 2020-07-04 01:12 4
19 7 2 2020-07-04 06:36 10
20 8 2 2020-07-04 12:00 4
나는 피크가 아닌 간격으로 슬라이스하려고 생각했지만 간격이 항상 순차적 인 것은 아닙니다. 내 프로그램을 재설정하는시기에 따라 다릅니다. 피크가 2 개 이상인 경우 첫 번째 피크에 대해 필터링하는 것은 괜찮습니다. 여러 봉우리가있는 곳을 식별 할 수 있다면 그것은 플러스입니다! 마지막으로, 하루 동안 트리거가 없다면 그날을 포함하고 싶지 않습니다. 비활성을 사후 필터링 할 수 있다고 생각하지만 여전히 경고를받을 것입니다.
요약 :
내 목표는 피크 트리거 시간을 기준으로 2 시간 간격을 필터링하는 것입니다. tidyverse / lubridate (또는 정말로!) 솔루션을 추천 할 수 있다면 도움을 주시면 감사하겠습니다. 감사!
경고가 생성되지 않도록 다양한 조건을 테스트하는 사용자 지정 함수를 작성할 수 있습니다.
custom_fun <- function(trigger) {
#trigger value greater than 0
inds <- trigger > 0
#If any value greater than 0
if(any(inds)) {
#return the 2-hour interval
vals <- which.max(trigger) + -1:1
#remove values during head and tail of the day
return(vals[vals > 0 & vals <= length(trigger)])
}
#Don't select anything if no trigger > 0
else return(0)
}
그런 다음 각 date및 channel.
library(dplyr)
df %>%
group_by(date, channel) %>%
#If multiple peaks present.
mutate(mulitple_peak = sum(trigger == max(trigger)) > 1) %>%
slice(custom_fun(trigger)) %>%
ungroup()
# A tibble: 16 x 6
# interval channel date time trigger mulitple_peak
# <int> <int> <date> <time> <dbl> <lgl>
# 1 2 2 2020-07-01 06:36 0 FALSE
# 2 3 2 2020-07-01 12:00 10 FALSE
# 3 4 2 2020-07-01 17:24 0 FALSE
# 4 6 1 2020-07-02 01:12 0 TRUE
# 5 7 1 2020-07-02 06:36 2 TRUE
# 6 8 1 2020-07-02 12:00 0 TRUE
# 7 6 2 2020-07-02 01:12 10 FALSE
# 8 7 2 2020-07-02 06:36 0 FALSE
# 9 4 2 2020-07-03 17:24 0 FALSE
#10 5 2 2020-07-03 22:48 10 FALSE
#11 7 1 2020-07-04 06:36 0 FALSE
#12 8 1 2020-07-04 12:00 2 FALSE
#13 9 1 2020-07-04 17:24 0 FALSE
#14 6 2 2020-07-04 01:12 4 TRUE
#15 7 2 2020-07-04 06:36 10 TRUE
#16 8 2 2020-07-04 12:00 4 TRUE
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