分组进行连续时间dplyr-project

Question

我连续一天都在划船，其中包括几次旅行。我想用不同的代码(唯一ID(来识别每次旅行。每次乘船旅行都可以被检测到，因为连续点之间的周期较大。请注意，时间不是固定的。

例如：

library(dplyr)
rep_data <- data.frame(
t = c(1, 2, 3, 4,5,10, 12, 13,14,15,16, 23, 24,26,28),#this would be the time
expect_output = c(1, 1, 1, 1,1,2, 2, 2,2,2,2, 3, 3,3,3)) # this would be the unique ID of the trip
rep_data <- rep_data %>% 
mutate(dif.time = c(t-lag(t,1)),
gp = ifelse(dif.time > 5, 1, 0))

我试过了：

我试过用cumsum HERE

rep_data %>%
mutate(daynum = cumsum(!duplicated(gp)))

我尝试了group_indices另一个

rep_data %>%
group_by(dif.time) %>% 
group_indices() 

并尝试了cur_group_id。

但我甚至还没有接近解决这个简单的挑战。

expect_output列表示我想要的结果，即在整个期间内三次乘船旅行。

知道怎么去那里吗？，任何帮助都会得到极大的回报

提前非常感谢，

谨致问候，Marta

Answer 1

根据您的数据，您需要得出一些阈值数字，以识别新的行程。然后，您可以获取连续值之间的差值，并在超过阈值时递增序列。

threshold <- 5
rep_data$trip_id <- cumsum(c(TRUE, diff(rep_data$t) >= threshold))
rep_data
#    t trip_id
#1   1       1
#2   2       1
#3   3       1
#4   4       1
#5   5       1
#6  10       2
#7  12       2
#8  13       2
#9  14       2
#10 15       2
#11 16       2
#12 23       3
#13 24       3
#14 26       3
#15 28       3