根据时间间隔的小时创建一天中的时间列类别

Question

我正在尝试创建一个“一天中的时间”列，在其中我根据小时将一天中的时间分类为多个部分。 例如，从 20:00 到 21:59 的任何时间都属于“20-22”类别。 我计划在不同的时间间隔内多次执行此操作（例如，2 小时间隔、3 小时间隔等）。

这是我的数据示例：

library(lubridate)
library(chron)

table <- "ID        date time
1 1 2016-04-30 21:00:00
2 2 2016-04-30 23:15:00
3 3 2016-04-30 19:30:00
4 4 2016-04-30 17:45:00
5 5 2016-04-30 14:00:00
6 6 2016-04-30 13:15:00
7 7 2016-04-30 05:30:00
8 8 2016-04-30 07:45:00
9 9 2016-04-30 09:00:00
10 10 2016-04-30 13:15:00
11 11 2016-04-30 10:30:00
12 12 2016-04-30 11:45:00
13 13 2016-05-01 12:00:00
14 14 2016-05-01 00:15:00
15 15 2016-05-01 01:30:00
16 16 2016-05-01 03:45:00
17 17 2016-05-01 04:00:00
18 18 2016-05-01 06:15:00
19 19 2016-05-01 19:30:00
20 20 2016-05-01 20:00:00"

# Create dataframe
df <- read.table(text=table, header = TRUE)

# Change time format
df$time <- times(df$time) 

# Add hour
df$hour <- hour(hms(df$time))
str(df)

我尝试了该站点的各种资源，但结果数据总是存在一些问题。 这是我尝试过的细分：

1. 下面的代码不起作用，因为任何属于小时的时间（例如，在这种情况下为 20:00:00）都会进入它之前的类别（18-20），而不是它应该在（20-22）中的类别。 此代码也不适用于 3 小时间隔。

breaks <- c(0, 2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20, 22, 24) / 24
labels <- c("00-02", "02-04", "04-06", "06-08", "08-10", "10-12", "12-14", "14-16",
             "16-18", "18-20", "20-22", "22-00")
df$tod <- cut(df$time, breaks, labels, include.lowest = TRUE)

2. 此代码不起作用，因为它会在一个类别中产生一些时间的 NA 值（例如 23:15:00）。

breaks2 <- hour(hm("02:00", "04:00", "06:00", "08:00", "10:00", "12:00", "14:00", "16:00",
                   "18:00", "20:00", "22:00", "00:00", "01:59"))
labels2 <- c("22-00", "00-02", "02-04", "04-06", "06-08", "08-10", "10-12", "12-14", "14-16",
             "16-18", "18-20", "20-22")
df$tod2 <- cut(x=df$hour, breaks=breaks2, labels=labels2, include.lowest=TRUE)

任何帮助，将不胜感激！

Answer 1

您的第一次尝试失败，因为您正在寻找right = FALSE设置，而不是include.lowest ，它只影响最低的 bin。 除以 24 时，您可能会遇到浮点精度问题，因此我认为直接剪切hour列是最简单的：

df$hour <- hour(hms(df$time))
hr_breaks = seq(0, 24, by = 2)
hr_labels <- c("00-02", "02-04", "04-06", "06-08", "08-10", "10-12", "12-14", "14-16",
             "16-18", "18-20", "20-22", "22-00")
df$tod = cut(df$hour, breaks = hr_breaks, 
             labels = hr_labels,
             include.lowest = T, right = F)
df
#    ID       date     time hour   tod
# 1   1 2016-04-30 21:00:00   21 20-22
# 2   2 2016-04-30 23:15:00   23 22-00
# 3   3 2016-04-30 19:30:00   19 18-20
# 4   4 2016-04-30 17:45:00   17 16-18
# 5   5 2016-04-30 14:00:00   14 12-14
# 6   6 2016-04-30 13:15:00   13 12-14
# 7   7 2016-04-30 05:30:00    5 04-06
# 8   8 2016-04-30 07:45:00    7 06-08
# 9   9 2016-04-30 09:00:00    9 08-10
# 10 10 2016-04-30 13:15:00   13 12-14
# 11 11 2016-04-30 10:30:00   10 08-10
# 12 12 2016-04-30 11:45:00   11 10-12
# 13 13 2016-05-01 12:00:00   12 10-12
# 14 14 2016-05-01 00:15:00    0 00-02
# 15 15 2016-05-01 01:30:00    1 00-02
# 16 16 2016-05-01 03:45:00    3 02-04
# 17 17 2016-05-01 04:00:00    4 02-04
# 18 18 2016-05-01 06:15:00    6 04-06
# 19 19 2016-05-01 19:30:00   19 18-20
# 20 20 2016-05-01 20:00:00   20 18-20