R：私は日付時刻と値とのdata.frameを有する毎日

Question

の値の最初の出現を検索し（0〜1）、i = 1から日あたりの値の最初の出現を見つけたいです。私が持っていると思い何

df <- read.table(header = TRUE, text = ' 
Datetime     Value 
"2016-12-01 23:45:00"  0 
"2016-12-01 23:50:00"  1 
"2016-12-02 00:05:00"  1 
"2016-12-02 00:10:00"  0 
"2016-12-03 04:10:00"  0 
"2016-12-03 04:15:00"  0 
"2016-12-04 12:10:00"  1 
"2016-12-04 12:15:00"  1 
') 
df$Datetime <- as.POSIXct(df$Datetime, "%Y-%m-%d %H:%M:%S", tz="UTC") 
View(df) 

は次のとおりです。

2016-12-01 23:50:00  1 
2016-12-02 00:05:00  1 
2016-12-04 12:10:00  1 

私は試合での問題を（解決しようとした）及び（集約）が、これまでのところ、運がなかったです。さらに、私はforループで問題を解決することができましたが、それはa）非常に遅く、b）おそらくそれが意図されている方法ではありませんでした。

Answer 1

df[!duplicated(paste0(as.Date(df$Datetime), df$Value)) & df$Value == 1, ] 
#    Datetime Value 
# 2 2016-12-01 23:50:00  1 
# 3 2016-12-02 00:05:00  1 
# 7 2016-12-04 12:10:00  1 

---

説明：

作成日付（as.Date） - paste0を使用して値の組み合わせ。前の要素（duplicated）の重複（!）でない組み合わせを示す論理ベクトルを作成し、 '値'が1の場合はテストと結合します（& df$Value == 1）。

Answer 2

すべての行をValue==1で区切ることができます。もちろん、これらの最初のものが含まれている必要があります。最初の行の後に、値が== 1の前の行の日と等しくない場合にのみ、行が含まれます。

Ones = df[df$Value == 1,] 
DayChange = c(1, which(diff(as.Date(Ones$Datetime)) > 0)+1) 
Ones[DayChange,] 
      Datetime Value 
2 2016-12-01 23:50:00  1 
3 2016-12-02 00:05:00  1 
7 2016-12-04 12:10:00  1 

Answer 3

dplyrと代替：

library(dplyr) 
df %>% 
#group 
group_by(as.Date(Datetime)) %>% 
#select only those where value equals 1 
filter(Value == 1) %>% 
#get only the first row 
slice(1) %>% 
#ungroup 
ungroup %>% 
#select columns 
select(Datetime, Value) 

出力リレー：

# A tibble: 3 x 2 
      Datetime Value 
       <time> <int> 
1 2016-12-01 23:50:00  1 
2 2016-12-02 00:05:00  1 
3 2016-12-04 12:10:00  1 

それとも@Akrunのコメントのとおり：

df %>% 
    group_by(Date = as.Date(Datetime)) %>% 
    slice(which(Value==1)[1]) 

Answer 4

data.tableを使用したオプションです。 'datetime'をDateに変換してグループ化し、 'i'をValue==1と指定してグループ化した 'data.frame'を 'data.table'（setDT(df)）に変換し、最初に1（.I[1]）のインデックスを取得し、それを使用します私は1つのステップは `DF％>％GROUP_BY（日= as.Date（日時））％>％スライスに減少させることができると思う行

library(data.table) 
setDT(df)[df[Value==1, .I[1], .(as.Date(Datetime))]$V1] 
#    Datetime Value 
#1: 2016-12-01 23:50:00  1 
#2: 2016-12-02 00:05:00  1 
#3: 2016-12-04 12:10:00  1