グループと形による連続したオブセッションの実行

Question

私は連続した観測のランを特定し、それらをグループ化して再構成して、各ランの開始と終了が列を占めるようにしようとしています。視覚的に次のように

## REPRODUCIBLE EXAMPLE 
> dput(example) 
structure(list(id = c(123, 123, 123, 123, 123, 123, 123, 123, 
234, 234, 234), date = structure(c(1398816000, 1398902400, 1398988800, 
1399075200, 1399161600, 1350777600, 1350864000, 1350950400, 1470009600, 
1470096000, 1470182400), class = c("POSIXct", "POSIXt"), tzone = "UTC"), 
    event = structure(c(1L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 2L, 
    1L), .Label = c("0", "1"), class = "factor")), row.names = c(NA, 
-11L), .Names = c("id", "date", "event"), class = c("tbl_df", 
"tbl", "data.frame")) 

## GLIMPSE DATA 
> dplyr::glimpse(example) 
Observations: 11 
Variables: 3 
$ id <dbl> 123, 123, 123, 123, 123, 123, 123, 123, 234, 234, 234 
$ date <dttm> 2014-04-30, 2014-05-01, 2014-05-02, 2014-05-03, 2014-05-04, 2012-10-21, 2012-10-22, 2012-10-23, 2016-08-01, 2016-08-02, 2016-08-03 
$ event <fctr> 0, 1, 1, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0 

私はアプローチを分解しました：id内の連続観測 のランを識別するためのid

rleによって

1. グループのデータは（例えばrle(example$event > 0) ）
2. res （実行中の）min（日付）とmax（日付）が列になるような、長いから長い間の変化を示します。

私はどのように進むべきかわかりません。 similar questionへのdata.tableの解決策は近いですが、私はそれを再利用することができませんでした。 other postからアイデアを盗む

Answer 1

：

df1 %>% 
    mutate(eventGroup = data.table::rleid(event)) %>% 
    filter(event == 1) %>% 
    group_by(id, eventGroup) %>% 
    summarise(start = min(date), 
      end = max(date)) 

#  id eventGroup  start  end 
# 1 123   2 2014-05-01 2014-05-03 
# 2 123   4 2012-10-22 2012-10-22 
# 3 234   6 2016-08-02 2016-08-02 

Answer 2

ここでは別のオプションです：

library(data.table) 
setDT(ex)[,rl:=rleid(event),by=id][event=="1",.(start=min(date),stop=max(date)),by="id,rl"][,rl:=NULL][] 
#  id  start  stop 
# 1: 123 2014-05-01 2014-05-03 
# 2: 123 2012-10-22 2012-10-22 
# 3: 234 2016-08-02 2016-08-02