使用if else语句根据四列设置数据子集

Question

我是R的新手，在根据某些标准对我的数据进行子化时遇到了一些问题。我有五列(位置，地点，物种，日期，时间)。

我想要做的是根据上一次记录的时间是否比上一次记录的相同日期、相同物种、相同地点和相同位置的时间长于一个小时来子集我的数据。如果前面的任何一列与前一列不同，我希望它忽略它并继续。

例如，这个数据帧应该说明前两条记录是独立的，因为时间列之前的所有列都是相同的，并且它们的间隔=或>60分钟，而最后一条记录是59分钟，所以不是独立的。

  Location       Site     Species    Date     Time
  Twelve         2        frog       14-10    13:45
  Twelve         2        frog       14-10    14:45
  Twelve         2        frog       14-10    15:44 

在此示例中，前两行是独立的，但第三行是不同的物种，之后的行与第三行相同，但位置不同。第五行，所有数据都与前一行相同，除了它再次相隔59分钟。

这样的结果应该返回前两行(都是彼此独立的)，第三行是独立于前一行和后一行(因为物种与之前的行不同，位置也不同于后一行)，然后只返回第四行，因为它独立于之前的行，最后一行不应该显示在数据子集上，因为它不独立于之前的行(间隔<60分钟)。

  Location       Site     Species    Date     Time
  Twelve         2        frog       14-10    13:45
  Twelve         2        frog       14-10    14:45
  Twelve         2        badger     14-10    15:44
  Thirteen       2        badger     14-10    16:44
  Thirteen       2        badger     14-10    17:42

Answer 1

*编辑的tp包含OP注释*

仅对独立行执行filter。不显示临时列的select

df %>% 
  group_by(Location, Site, Species, Date) %>% 
  mutate(difftime = as.numeric(hms::as_hms(Time) - hms::as_hms(lag(Time, 1)))/3600) %>%
  mutate(independent = case_when(
    is.na(difftime) ~ TRUE,
    difftime >= 1 ~ TRUE,
    difftime < 1  ~ FALSE,
    TRUE ~ FALSE)
  ) %>% 
  filter(independent) %>%
  select(-difftime, -independent)
# A tibble: 4 x 5
# Groups:   Location, Site, Species, Date [3]
  Location  Site Species Date  Time  
  <chr>    <dbl> <chr>   <chr> <time>
1 Twelve       2 frog    14-10 13:45 
2 Twelve       2 frog    14-10 14:45 
3 Twelve       2 badger  14-10 15:44 
4 Thirteen     2 badger  14-10 16:44 

library(dplyr)
df %>% 
  group_by(Location, Site, Species, Date) %>% 
  mutate(difftime = as.numeric(Time - lag(Time, 1))/3600) %>%
  mutate(independent = case_when(
        is.na(difftime) ~ TRUE,
        difftime >= 1 ~ TRUE,
        difftime < 1  ~ FALSE,
        TRUE ~ FALSE)
   )
#> # A tibble: 6 x 7
#> # Groups:   Location, Site, Species, Date [3]
#>   Location  Site Species Date  Time   difftime independent
#>   <chr>    <dbl> <chr>   <chr> <time>    <dbl> <lgl>      
#> 1 Twelve       2 frog    14-10 13:45    NA     TRUE       
#> 2 Twelve       2 frog    14-10 14:45     1     TRUE       
#> 3 Twelve       2 frog    14-10 15:44     0.983 FALSE      
#> 4 Twelve       2 badger  14-10 15:44    NA     TRUE       
#> 5 Thirteen     2 badger  14-10 16:44    NA     TRUE       
#> 6 Thirteen     2 badger  14-10 17:42     0.967 FALSE

添加hms::as_hms可使警告消息消失

df %>% 
  group_by(Location, Site, Species, Date) %>% 
  mutate(difftime = as.numeric(hms::as_hms(Time) - hms::as_hms(lag(Time, 1)))/3600) %>%
      mutate(independent = case_when(
        is.na(difftime) ~ TRUE,
        difftime >= 1 ~ TRUE,
        difftime < 1  ~ FALSE,
        TRUE ~ FALSE)
      )
#> # A tibble: 6 x 7
#> # Groups:   Location, Site, Species, Date [3]
#>   Location  Site Species Date  Time   difftime independent
#>   <chr>    <dbl> <chr>   <chr> <time>    <dbl> <lgl>      
#> 1 Twelve       2 frog    14-10 13:45    NA     TRUE       
#> 2 Twelve       2 frog    14-10 14:45     1     TRUE       
#> 3 Twelve       2 frog    14-10 15:44     0.983 FALSE      
#> 4 Twelve       2 badger  14-10 15:44    NA     TRUE       
#> 5 Thirteen     2 badger  14-10 16:44    NA     TRUE       
#> 6 Thirteen     2 badger  14-10 17:42     0.967 FALSE

您的数据

df <- readr::read_table2("Location       Site     Species    Date     Time
Twelve         2        frog       14-10    13:45
Twelve         2        frog       14-10    14:45
Twelve         2        frog       14-10    15:44
Twelve         2        badger     14-10    15:44
Thirteen       2        badger     14-10    16:44
Thirteen       2        badger     14-10    17:42")