如何计算某个时间间隔内落入特定时间段的小时数？

Question

我们共享汽车，价格取决于时间段。所以我们有一个从7:00到20:00°的“白天价格”和一个从20:00到7:00°的“夜间价格”。当一个人用了几天的车，我想数一数白天--一个晚上--的总时数。因此，可以计算汽车的使用价格。

我需要两个额外的列，比如"daylight“和"night”。我正在寻找一种快速的方法来做到这一点，因为有一些百富通发送的共享。

输入：

id; begin; end
1; 2019-06-03 14:00; 2019-06-06 03:30

预期输出：

id; begin; end; daylight; night
1; 2019-06-03 14:00; 2019-06-06 03:30; 32; 29.5 

Answer 1

对于正好在午夜开始和结束的日期，这很容易。粗略估计，每24小时有11小时的夜间时间和13小时的日光时间，因此将这两个日期相加，并分别乘以11和13。

对于剩余的记录，我们可以在两组中解构边缘情况：

• 如果您的开始时间早于午夜，那么从开始到午夜的几个小时是黑夜和白天？
• 如果您的结束时间晚于午夜，那么您从午夜开始经过了几个小时？

正如你可能已经猜到的，我们有3个部分需要简单地加在一起: 1)从开始时间到午夜，2)从开始后的午夜到开始前的午夜，以及3)从开始前的午夜到结束的小时。

对于1)和3)，我选择将夜间时间分别划分为上午和下午。

添加更多要检查的案例，我们可以执行以下操作：

library(dplyr)
library(lubridate)
df <- read.table(text='id; begin; end
1; 2019-06-03 14:00; 2019-06-06 03:30
2; 2019-06-03 22:00; 2019-06-06 14:00
3; 2019-06-03 02:00; 2019-06-06 22:30', sep=';', header=TRUE) %>%
  mutate_at(vars(begin, end), as.POSIXct)

df %>% mutate(
  begin_date = floor_date(begin, 'd'),
  hours_into_begin_day = hour(begin) + minute(begin)/60,
  begin_morning = pmax(0, pmin(7, 7-hours_into_begin_day)),
  begin_daylight = pmax(0,pmin(13, 20 - hours_into_begin_day)),
  begin_evening = pmin(24 - hours_into_begin_day , 4),

  hours_into_end_day = hour(end) + minute(end)/60,
  end_morning = pmin(7, hours_into_end_day),
  end_daylight = pmax(0, pmin(13, hours_into_end_day-7)),
  end_evening = pmax(0,hours_into_end_day-20),

  days_between = floor_date(end, 'd') - ceiling_date(begin, 'd'),
  daylight = as.integer(days_between) * 13 + begin_daylight + end_daylight,
  night = as.integer(days_between) * 11 + begin_morning + begin_evening + end_morning + end_evening
)


#  id               begin                 end begin_date hours_into_begin_day begin_morning begin_daylight begin_evening hours_into_end_day end_morning end_daylight end_evening days_between  daylight night 
#   1 2019-06-03 14:00:00 2019-06-06 03:30:00 2019-06-03                   14             0              6             4                3.5         3.5            0         0.0       2 days        32  29.5
#   2 2019-06-03 22:00:00 2019-06-06 14:00:00 2019-06-03                   22             0              0             2               14.0         7.0            7         0.0       2 days        33  31.0
#   3 2019-06-03 02:00:00 2019-06-06 22:30:00 2019-06-03                    2             5             13             4               22.5         7.0           13         2.5       2 days        52  40.5

尝试摆弄pmin和pmax语句，看看它们是如何工作的。它们的使用与我们的直觉相反，而且比我的第一个方法begin_morning = ifelse(hours_into_begin_day < 7, hours_into_begin_day - 7, 0)更好用。