我有一个数据框
- 以秒为单位的时间（整数）
-布尔值
我试图将时间聚合到 60 秒间隔（0-59、60-119、.... 11940-12000）以获得以下数据帧：
-timeframe（第n分钟）
-该时间范围内的元素数量
-布尔值为真的那个时间范围内的元素数
我查看了聚合、总和、group_by 和 cut，但不明白如何解决我的问题。
感谢所有愿意帮助我的人！
编辑：输出dput(head(data, 20))：
结构（列表（时间= C（5321L，5320L，5276L，5275L，5275L，5269L，5252L，5195L，5193L，5190L，5184L，5177L，5164L，5146L，5123L，5118L，5100L，5085L，5081L，5062L），布尔= c(假、真、真、真、真、真、假、真、真、真、真、假、真、假、假、真、假、假、假、真)), row.names = 18 :37, class = "data.frame")
您可以使用cut/findInterval将数据划分为 60 秒的间隔，并计算每组中的行数和sum booleanvalue 以获取booleanvalue所在的计数TRUE。
library(dplyr)
data %>%
group_by(grp = findInterval(time, seq(min(time), max(time), 60))) %>%
summarise(n = n(),
n_true = sum(boolean))
本文收集自互联网，转载请注明来源。
如有侵权，请联系 [email protected] 删除。
我来说两句