Как определить периоды встречи, используя первую и последнюю метки времени во временном ряду в R

Сначала вы должны упорядочить данные по дате. Вот почему вы должны преобразовать свою переменную Detection в допустимый тип r datetime: POSIXct. как только ваши данные упорядочены, используя diff и cumsum, вы можете создать группирующую переменную для обнаружения перехода: здесь переход происходит по крайней мере через час (60 минут). Я использую data.table для синтаксиса сахара в операциях группировки, но в этом нет необходимости, особенно если у вас нет большого количества данных.

Вот мой полный код:

library(data.table)
## data coerecion
d$Detection <- 
  as.POSIXct(strptime(d$Detection,'%m/%d/%Y %H:%M:%S'))
## sort using Detecetion
d <- d[order(d$Detection),]
# id is incrementing variable that detects a jump of an hour
d$id <- cumsum(c(F,round(diff(d$Detection)/60) >60))
## you don't mention how to choose location,Riverkm so I take by default the first ones
setDT(d)[,list(start   =Detection[1],
               end     =Detection[length(Detection)],
               Location=Location[1],
               RiverKm =RiverKm[1]),
         "TagID,id"]

#    TagID id               start                 end   Location RiverKm
# 1:   163  0 2012-02-23 03:17:44 2012-02-23 03:56:25 Alcatraz_E   4.414
# 2:   163  1 2012-03-11 08:59:48 2012-03-11 09:06:11 Alcatraz_N   4.414
# 3:   163  2 2012-04-14 15:10:20 2012-04-14 15:12:11 Alcatraz_E   4.414

Вот аналогичный подход с dplyr (версия 0.3). Я отредактировал свои коды с новыми функциями из 0.3.

# If you need to download the latest development version
if (packageVersion("devtools") < 1.6) {
install.packages("devtools")
}
devtools::install_github("hadley/lazyeval")
devtools::install_github("hadley/dplyr")

library(dplyr)

foo <- data.frame(
    TagID = rep(c(163:164), each = 10),
    Detection = rep(c("02/23/2012 03:17:44", "02/23/2012 03:56:25", "04/14/2012 15:10:20",
                  "04/14/2012 15:12:11", "03/11/2012 08:59:48", "03/11/2012 09:02:15",
                  "03/11/2012 09:04:05", "03/11/2012 09:04:06", "03/11/2012 09:06:09",
                  "03/11/2012 09:06:11"), times = 2),
    Location = rep(c("Alcatraz_E", "Alcatraz_E", "Alcatraz_E", "Alcatraz_N", "Alcatraz_N",
                 "Alcatraz_N", "Alcatraz_N", "Alcatraz_N", "Alcatraz_N", "Alcatraz_E"),times = 2),
    RiverKm = 4.414,
    stringsAsFactors = FALSE)

foo$Detection <- as.POSIXct(strptime(foo$Detection,'%m/%d/%Y %H:%M:%S'))

foo %>%
    arrange(TagID, Detection) %>%
    group_by(TagID, id = cumsum(!duplicated(TagID) | c(F,round(diff(Detection)/60) > 60))) %>%
    slice(c(1,length(Detection))) %>%
    mutate(Departure = Detection[2]) %>%
    slice(1) %>%
    ungroup 


#  TagID           Detection   Location RiverKm id           Departure
#1   163 2012-02-23 03:17:44 Alcatraz_E   4.414  0 2012-02-23 03:56:25
#2   163 2012-03-11 08:59:48 Alcatraz_N   4.414  1 2012-03-11 09:06:11
#3   163 2012-04-14 15:10:20 Alcatraz_E   4.414  2 2012-04-14 15:12:11
#4   164 2012-02-23 03:17:44 Alcatraz_E   4.414  0 2012-02-23 03:56:25
#5   164 2012-03-11 08:59:48 Alcatraz_N   4.414  1 2012-03-11 09:06:11
#6   164 2012-04-14 15:10:20 Alcatraz_E   4.414  2 2012-04-14 15:12:11