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请考虑这些输入数据:
41
和 54
)。 T1
和 T2
)。 示例数据:
data <- data.table(
time = as.POSIXct(paste("2017-01-01", c("11:59", "12:05", "12:02", "12:03", "14:00", "14:01", "14:02", "14:06")), tz = "GMT"),
instrumentId = c(41, 54, 41, 54, 41, 54, 41, 54),
tank = c("T1", "T1", "T2", "T2", "T1", "T1", "T2", "T2"),
pressure = c(25, 24, 35, 37.5, 22, 22.2, 38, 39.4))
我想为每个 jar 计算仪器 41 和仪器 54 测量的压力之间的差异,假设 20 分钟内测量的值属于同一样本。
理想情况下,差异的时间戳将是两个比较值的时间戳的平均值。
这是到目前为止使用的脚本:
## Calculate difference of time between 2 consecutive lines
data <- data[, timeDiff := difftime(time, shift(time, type = "lag", fill = -Inf), tz = "GMT", units = "mins"),
by = tank]
# Assign the same timestamp to all the measures of a same sample
referenceTimes <- data[timeDiff > 20, .(time)]
data <- data[timeDiff < 20, time := referenceTimes]
# Calculate the difference between the values measured by both instruments
wideDt <- dcast.data.table(data,time + tank ~ instrumentId, value.var = c( "pressure"))
instruments <- as.character(unique(data$instrumentId))
wideDt <- wideDt[, difference := get(instruments[1]) - get(instruments[2])]
它完成了这项工作,但它最大的问题是数据应该以正确的方式排序,否则时移计算会返回无意义的结果。使用示例输入数据没问题,但请尝试使用 data <- data[order(pressure)]
对它们进行“取消排序”例如。在这种情况下,data <- data[order(tank, time, instrumentId)]
应该加上。
此外,我的印象是它可以更简洁、更高效、更简洁。一句话,还是用data.table
比较好的实力。
预期结果是:
time tank 41 54 difference
-------------------------------------------------
2017-01-01 11:59:00 T1 25 24.0 1.0
2017-01-01 12:02:00 T2 35 37.5 -2.5
2017-01-01 14:00:00 T1 22 22.2 -0.2
2017-01-01 14:02:00 T2 38 39.4 -1.4
知道如何正确执行此任务吗?
最佳答案
您可以轻松地在 tank
和 time
上对两个子集执行滚动自连接,这不需要任何初始重新排序,同时指定最大滚动间隔(20分钟 = 20 * 60 秒)
res <-
data[instrumentId == 54, .SD[data[instrumentId == 41], on = .(tank, time), roll = -20*60]]
res
# time instrumentId tank pressure i.instrumentId i.pressure
# 1: 2017-01-01 11:59:00 54 T1 24.0 41 25
# 2: 2017-01-01 12:02:00 54 T2 37.5 41 35
# 3: 2017-01-01 14:00:00 54 T1 22.2 41 22
# 4: 2017-01-01 14:02:00 54 T2 39.4 41 38
然后,计算差异只是 res[, difference := pressure - i.pressure]
但是如果你想要你想要的格式,恐怕它需要一些熔化/类型转换
res2 <-
dcast(
melt(res, c("time", "tank"),
measure = patterns("instrumentId", "pressure")),
time + tank ~ value1, value.var = "value2"
)[, difference := `41` - `54`]
res2
# time tank 41 54 difference
# 1: 2017-01-01 11:59:00 T1 25 24.0 1.0
# 2: 2017-01-01 12:02:00 T2 35 37.5 -2.5
# 3: 2017-01-01 14:00:00 T1 22 22.2 -0.2
# 4: 2017-01-01 14:02:00 T2 38 39.4 -1.4
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