潤滑油は部分集合に似ていませんか？

Question

この問題は、私がearlierに質問した質問に関連しています。 私は問題をより明確に伝える方法を考え、言葉の問題について謝罪しました。アドバイスをいただければ幸いです。

以下は、私が作業しているデータセットの大部分がサブセット化された100行のスニペットです。

SPD_2015 <- structure(list(summarized.offense.description = c("ASSAULT", 
"THREATS", "CAR PROWL", "SHOPLIFTING", "MAIL THEFT", "THREATS", 
"DISTURBANCE", "STOLEN PROPERTY", "TRESPASS", "VEHICLE THEFT", 
"CAR PROWL", "THREATS", "STOLEN PROPERTY", "VEHICLE THEFT", "BURGLARY-SECURE PARKING-RES", 
"CAR PROWL", "THREATS", "BIKE THEFT", "BURGLARY", "ASSAULT", 
"STOLEN PROPERTY", "DISTURBANCE", "VEHICLE THEFT", "CAR PROWL", 
"OTHER PROPERTY", "ASSAULT", "PROPERTY DAMAGE", "BURGLARY-SECURE PARKING-RES", 
"ANIMAL COMPLAINT", "OTHER PROPERTY", "BURGLARY", "BURGLARY", 
"CAR PROWL", "SHOPLIFTING", "BURGLARY", "PROPERTY DAMAGE", "DISTURBANCE", 
"PROPERTY DAMAGE", "STOLEN PROPERTY", "OTHER PROPERTY", "MAIL THEFT", 
"PROPERTY DAMAGE", "VEHICLE THEFT", "OTHER PROPERTY", "ROBBERY", 
"CAR PROWL", "NARCOTICS", "OTHER PROPERTY", "BURGLARY", "DISTURBANCE", 
"ASSAULT", "BURGLARY-SECURE PARKING-RES", "OTHER PROPERTY", "FRAUD", 
"SHOPLIFTING", "OTHER PROPERTY", "OTHER PROPERTY", "DISTURBANCE", 
"CAR PROWL", "STOLEN PROPERTY", "OTHER PROPERTY", "OTHER PROPERTY", 
"VIOLATION OF COURT ORDER", "DISTURBANCE", "NARCOTICS", "ASSAULT", 
"DISTURBANCE", "TRESPASS", "NARCOTICS", "CAR PROWL", "NARCOTICS", 
"OTHER PROPERTY", "CAR PROWL", "CAR PROWL", "ASSAULT", "TRAFFIC", 
"OTHER PROPERTY", "CAR PROWL", "PROSTITUTION", "OTHER PROPERTY", 
"OTHER PROPERTY", "ASSAULT", "BURGLARY", "DISTURBANCE", "PROPERTY DAMAGE", 
"PROPERTY DAMAGE", "BURGLARY", "VEHICLE THEFT", "FRAUD", "VEHICLE THEFT", 
"FRAUD", "CAR PROWL", "BIKE THEFT", "CAR PROWL", "WARRANT ARREST", 
"STOLEN PROPERTY", "CAR PROWL", "PROPERTY DAMAGE", "VEHICLE THEFT", 
"BIKE THEFT"), occurred.date.or.date.range.start = c("04/17/2015 01:10:00 AM", 
"11/15/2015 12:04:00 PM", "05/29/2015 08:00:00 PM", "12/15/2015 02:25:00 PM", 
"07/28/2015 12:00:00 AM", "02/24/2015 06:01:00 PM", "05/24/2015 04:20:00 PM", 
"03/13/2015 02:04:00 PM", "06/14/2015 08:00:00 AM", "05/19/2015 03:18:00 PM", 
"07/18/2015 06:00:00 AM", "05/11/2015 05:16:00 PM", "01/08/2015 12:52:00 PM", 
"06/17/2015 05:00:00 PM", "07/04/2015 12:00:00 AM", "10/26/2015 12:12:00 AM", 
"05/01/2015 12:00:00 PM", "07/02/2015 10:00:00 PM", "01/10/2015 07:30:00 PM", 
"02/17/2015 01:29:00 PM", "12/17/2015 02:26:00 AM", "08/04/2015 10:49:00 PM", 
"10/27/2015 12:29:00 AM", "07/29/2015 03:00:00 PM", "10/24/2015 06:30:00 PM", 
"02/20/2015 03:07:00 AM", "11/11/2015 09:00:00 AM", "03/24/2015 10:00:00 PM", 
"11/03/2015 08:47:00 PM", "04/15/2015 02:00:00 PM", "07/15/2015 03:00:00 PM", 
"11/17/2015 08:30:00 AM", "09/22/2015 05:00:00 PM", "02/09/2015 09:19:00 AM", 
"01/07/2015 08:30:00 AM", "05/01/2015 07:30:00 AM", "04/26/2015 03:30:00 AM", 
"04/18/2015 03:00:00 AM", "10/01/2015 08:00:00 PM", "05/07/2015 01:00:00 AM", 
"02/05/2015 03:15:00 PM", "01/18/2015 05:00:00 PM", "10/17/2015 11:00:00 PM", 
"03/23/2015 05:35:00 PM", "02/16/2015 07:25:00 PM", "07/30/2015 08:00:00 PM", 
"11/10/2015 02:28:00 PM", "03/14/2015 10:10:00 AM", "12/10/2015 08:26:00 PM", 
"10/05/2015 01:45:00 AM", "02/16/2015 01:56:00 PM", "10/19/2015 06:27:00 PM", 
"12/01/2015 07:30:00 AM", "01/28/2015 08:40:00 PM", "05/01/2015 01:40:00 PM", 
"10/30/2015 03:15:00 AM", "09/04/2015 03:34:00 PM", "06/06/2015 04:53:00 PM", 
"07/22/2015 06:20:00 AM", "12/11/2015 01:41:00 PM", "05/20/2015 01:09:00 PM", 
"09/18/2015 12:00:00 PM", "07/08/2015 11:05:00 PM", "02/22/2015 01:38:00 AM", 
"07/22/2015 01:12:00 PM", "09/07/2015 10:43:00 AM", "08/11/2015 04:00:00 PM", 
"10/13/2015 06:33:00 AM", "10/10/2015 05:32:00 PM", "11/15/2015 07:09:00 PM", 
"11/19/2015 03:05:00 PM", "04/08/2015 04:33:00 PM", "05/11/2015 12:01:00 AM", 
"04/21/2015 06:15:00 PM", "06/13/2015 10:29:00 AM", "06/22/2015 06:41:00 PM", 
"09/03/2015 08:00:00 AM", "04/08/2015 06:00:00 PM", "07/17/2015 08:00:00 PM", 
"08/29/2015 09:00:00 AM", "04/28/2015 01:46:00 PM", "09/07/2015 07:00:00 PM", 
"12/30/2015 06:30:00 AM", "08/29/2015 11:37:00 PM", "08/24/2015 10:00:00 PM", 
"06/17/2015 07:02:00 AM", "02/14/2015 10:21:00 PM", "03/29/2015 07:00:00 PM", 
"10/01/2015 07:15:00 AM", "06/14/2015 03:00:00 PM", "12/16/2014 09:00:00 AM", 
"02/14/2015 07:54:00 PM", "10/02/2015 08:17:00 AM", "05/14/2015 08:30:00 AM", 
"07/07/2015 10:15:00 AM", "04/07/2015 01:48:00 AM", "11/02/2015 11:00:00 PM", 
"04/16/2015 03:00:00 PM", "08/22/2015 08:09:00 AM", "10/24/2015 05:00:00 PM" 
)), .Names = c("summarized.offense.description", "occurred.date.or.date.range.start" 
), row.names = c(NA, -100L), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame" 
)) 

Iは、列を既存から時間データを抽出するために、次のコードを使用：

#Splitting time from column occured.date 
SPD_2015 <- mutate(SPD_2015, occurred.time = str_sub(SPD_2015$occurred.date.or.date.range.start, -11, -1)) 

#Converting character to time for occured.time 
SPD_2015$occurred.time <- strptime(SPD_2015$occurred.time, "%I:%M:%S %p") %>% 
    str_sub(-8, -1) %>% 
    hms() 
#creating the occurred.time.hour value so I can isolate the hour value 
SPD_2015 <- mutate(SPD_2015, occurred.time.hour = hour(occurred.time)) 

今私はggplot2を使用してグラフ化することができる犯罪が発生した単離された時間値を含む列を有します。しかし、私はdplyrを使用して私のデータのサブセット場合：

#filtering data for only car prowl 
car.prowl <- filter(SPD_2015, summarized.offense.description == "CAR PROWL") 

列の時の値「occurred.time」と「occurred.time.hour」私の新しく作成されたデータフレーム（car.prowl）内で一致しなくなります。 "occur.time.hour"列はソースと正しく一致しますが、今回はoccur.time列が変更されました。

これを追加するだけです。私はもともとggplot

ggplot(car.prowl, aes(hour(occurred.time))) + 
    geom_bar() 

を使用して犯罪の発生した時間をプロットしようとしたとき、私はエラーを取得しますので、車のための独立したデータフレームをうろつく作成：「エラー：美学が長さ1またはデータと同じでなければなりません（14）：x "である。それは意味があり、私は理解する。

> dim(car.prowl) 
[1] 14 4 

しかしcar.prowl 14の長さを有し、私は次のコードを入力したとき：

> length(hour(car.prowl$occurred.time)) 
[1] 100 

を、元のデータセットの長さを示し、代わりに14

のサブセット長の

誰かが解決策または回避策を提案できますか？ ありがとうございます

Answer 1

おもしろい質問。まず、プロットに必要な出力を得ましょう。我々はmdy_hmsを使用して、文字を日付時刻に変換することができます。おそらくsub_strを使用することにより、元のアプローチよりも堅牢です。その後、hourは、日付時刻に基づいて時間を抽出することができます。

library(tidyverse) 
library(lubridate) 
library(stringr) 

SPD_2015_updated <- SPD_2015 %>% 
    mutate(occurred.time = mdy_hms(occurred.date.or.date.range.start)) %>% 
    mutate(occurred.time.hour = hour(occurred.time)) 

car.prowl_updated <- SPD_2015_updated %>% 
    filter(summarized.offense.description == "CAR PROWL") 

タイプglimpse(SPD_2015_updated)およびglimpse(car.prowl_updated)。各レコードが一致していることがわかります。 occurred.timeは日時クラス、occurred.time.hourは整数クラスです。私はこれらのデータフレームがあなたのプロットの準備ができていると思います。

元のアプローチで何が問題になったかというと、私は完全に理解していません。しかし、glimpse(car.prowl)と入力すると、occurred.timeがS4: Periodにあることがわかります。これはなぜdplyr::filterが機能していないかの鍵になる可能性があります。時間がある場合は、dplyr::filterが元のデータフレームにサブセット化できない理由をさらに調査します。