将数据帧行强制转换为R中的矩阵

Question

我不确定要问的是更好的术语，所以请原谅我漫长的方法。

我正在尝试使用两个标识变量id和duration来填充矩阵的行，其中的列表示半小时的时间段（因此3小时的时间段应为6），而这些行是给定人员在其中的活动时间段。 如果活动未填满矩阵，则应改用虚拟变量。 我在下面写了一个示例，应该有助于阐明。

示例：数据有3列，分别是id ， activity和duration 。 id和持续时间应作为标识变量， activity应作为矩阵中的变量。

data <- data.frame(id = c(1, 1, 1, 2, 2, 3, 3, 3), 
               activity = c("a", "b", "c", "d", "e", "b", "b", "a"), 
               duration = c(60, 30, 90, 45, 30, 15, 60, 100))

对于示例，我使用了3个小时的时间，因此矩阵中的6列。 下面的矩阵是所需的输出。 在一些DUMMY实例中，一个人的活动的总持续时间不等于矩阵的持续时间。 在此示例中，总持续时间为180（3小时* 60），因此活动持续时间总计为75（45 + 30）的个人2将在完成前75分钟的活动后获得DUMMY变量。

mat <- t(matrix(c("a", "a", "b", "c", "c", "c",
            "d", "d", "e", "DUMMY", "DUMMY", "DUMMY",
            "b", "b", "b", "a", "a", "a"), 
          nrow = 6, ncol = 3))
colnames(mat) <- c("0", "30", "60", "90", "120", "150")

我不能确定如何填满基mat上面与上面的数据。 任何帮助，将不胜感激。 请让我知道是否需要弄清楚这个问题。

编辑：编辑输出

EDIT2：添加的矩阵列名称

EDIT3：添加了有关虚拟变量的信息

EDIT4：如果添加开始和结束时间而不是持续时间，会更容易吗？

Answer 1

一种方法是通过“ id”每隔30分钟定位一次活动：

ints = seq(0, by = 30, length.out = 6)

data2 = do.call(rbind, 
            lapply(split(data, data$id),
                   function(d) {
                      dur = d$duration
                      i = findInterval(ints, c(cumsum(c(0, dur[-length(dur)])), sum(dur))) 
                      data.frame(id = d$id[1], ints = ints, activity = d$activity[i])
                    }))

并在新的“ data.frame”上：

tapply(as.character(data2$activity), data2[c("id", "ints")], identity)
#   ints
#id  0   30  60  90  120 150
#  1 "a" "a" "b" "c" "c" "c"
#  2 "d" "d" "e" NA  NA  NA 
#  3 "b" "b" "b" "a" "a" "a"