次のレコードのインデックス

Question

私は1台の自転車の軌道のサンプルデータセットを持っています。

test[order(test$starttime, decreasing = FALSE),] 

と見つける：私の目標は、平均で、駅への訪問の間で経過B.

はこれまでのところ、私は単純にデータセットを注文することができた時間の量を把握することです私はトラブルに実行する場所どこstart_stationとend_station等しいB.

which(test$start_station == 'B') 
which(test$end_station == 'B') 

の行インデックスは次の部分です。自転車は駅Bであるときの間で経過は、我々はレコードがであることを起こるend_station= "B"、でも場合、レコードを発生隣どこstart_station = "B"（自転車の葉）と間difftime()を取る必要があり、時間を計算するために、同じ行（行6を参照）。以下のデータセットを使用し

、我々は自転車は、ステーションBの外側7:30:00と16:00:00間局Bの18:00:00と18:30:00外部との間の30分510分を費やし、ステーションBの19:00:00と22:30:00外部との間の210分間、そのことを知っています平均を250 minutes.

difftime()を使用してRでこの出力を再現するにはどうすればよいですか？ここで

> test 
    bikeid start_station   starttime end_station    endtime 
1  1    A 2017-09-25 01:00:00   B 2017-09-25 01:30:00 
2  1    B 2017-09-25 07:30:00   C 2017-09-25 08:00:00 
3  1    C 2017-09-25 10:00:00   A 2017-09-25 10:30:00 
4  1    A 2017-09-25 13:00:00   C 2017-09-25 13:30:00 
5  1    C 2017-09-25 15:30:00   B 2017-09-25 16:00:00 
6  1    B 2017-09-25 18:00:00   B 2017-09-25 18:30:00 
7  1    B 2017-09-25 19:00:00   A 2017-09-25 19:30:00 
8  1    А 2017-09-25 20:00:00   C 2017-09-25 20:30:00 
9  1    C 2017-09-25 22:00:00   B 2017-09-25 22:30:00 
10  1    B 2017-09-25 23:00:00   C 2017-09-25 23:30:00 

サンプルデータです：

> dput(test) 
structure(list(bikeid = c(1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1), start_station = c("A", 
"B", "C", "A", "C", "B", "B", "А", "C", "B"), starttime = structure(c(1506315600, 
1506339000, 1506348000, 1506358800, 1506367800, 1506376800, 1506380400, 
1506384000, 1506391200, 1506394800), class = c("POSIXct", "POSIXt" 
), tzone = ""), end_station = c("B", "C", "A", "C", "B", "B", 
"A", "C", "B", "C"), endtime = structure(c(1506317400, 1506340800, 
1506349800, 1506360600, 1506369600, 1506378600, 1506382200, 1506385800, 
1506393000, 1506396600), class = c("POSIXct", "POSIXt"), tzone = "")), .Names = c("bikeid", 
"start_station", "starttime", "end_station", "endtime"), row.names = c(NA, 
-10L), class = "data.frame") 

Answer 1

これは、それが発生したために尋ねたとして差異を計算しますが、計算するにはdata.frame

lapply(df1$starttime[df1$start_station == "B"], function(x, et) difftime(et[x < et][1], x, units = "mins"), et = df1$endtime[df1$end_station == "B"]) 

[[1]] 
Time difference of 510 mins 

[[2]] 
Time difference of 30 mins 

[[3]] 
Time difference of 210 mins 

[[4]] 
Time difference of NA mins 

に追加していません平均時間：

v1 <- sapply(df1$starttime[df1$start_station == "B"], function(x, et) difftime(et[x < et][1], x, units = "mins"), et = df1$endtime[df1$end_station == "B"]) 
mean(v1, na.rm = TRUE) 

[1] 250 

Answer 2

別の可能性：

library(data.table) 
d <- setDT(test)[ , { 
    start = starttime[start_station == "B"] 
    end = endtime[end_station == "B"] 
    .(start = start, end = end, duration = difftime(end, start, units = "min")) 
} 
, by = .(trip = cumsum(start_station == "B"))] 
d 
# trip    start     end duration 
# 1: 0    <NA> 2017-09-25 01:30:00 NA mins 
# 2: 1 2017-09-25 07:30:00 2017-09-25 16:00:00 510 mins 
# 3: 2 2017-09-25 18:00:00 2017-09-25 18:30:00 30 mins 
# 4: 3 2017-09-25 19:00:00 2017-09-25 22:30:00 210 mins 
# 5: 4 2017-09-25 23:00:00    <NA> NA mins 


d[ , mean(duration, na.rm = TRUE)] 
# Time difference of 250 mins 

# or 
d[ , mean(as.integer(duration), na.rm = TRUE)] 
# [1] 250 

---

データを1バイクが「B」（by = cumsum(start_station == "B")）から起動するたびに増加するカウンタによってグループ化されます。