按時間間隔R加入數據幀

Question

我有一個數據框，上面有個人，后面跟着GPS項圈。 為了檢查這些人是否獨立於運動或彼此跟隨，我想將一個人的每個點（每一行）與該第一點前后12小時間隔的其他人的每個點相關聯，然后計算例如，它們間隔不到100 m的頻率。

我的數據框：Data_real

 'data.frame':  57471 obs. of  7 variables:
$ Elephant         : Factor w/ 17 levels "Bull","Bull (one tusk)",..: 1 1 1 1 1 
$ Date.time        : POSIXct, format: "2015-10-06 14:38:00" "2015-10-06 18:37:00" "2015-10-06 22:37:00" "2015-10-07 02:37:00" ...
$ Date        : POSIXct, format: "2015-10-06" "2015-10-06"
$ Date_month       : chr  "2015-10" "2015-10" "2015-10" "2015-10" ...
$ Date.time_plus6h : POSIXct, format: "2015-10-06 20:38:00" "2015-10-07 
$ Date.time_minus6h: POSIXct, format: "2015-10-06 08:38:00" "2015-10-06 
$ coords.x1        : num  329468 329393 328341 327563 327271 ...
$ coords.x1.1      : num  329468 329393 328341 327563 327271 ...


Elephant             Date.time coords.x1 coords.x1.1 Date_month    Date.time_plus6h   Date.time_minus6h
0     Bull 2015-10-06 14:38:00  329467.6    329467.6    2015-10 2015-10-06 20:38:00 2015-10-06 08:38:00
1     Bull 2015-10-06 18:37:00  329392.5    329392.5    2015-10 2015-10-07 00:37:00 2015-10-06 12:37:00
2     Bull 2015-10-06 22:37:00  328341.3    328341.3    2015-10 2015-10-07 04:37:00 2015-10-06 16:37:00
3     Bull 2015-10-07 02:37:00  327562.9    327562.9    2015-10 2015-10-07 08:37:00 2015-10-06 20:37:00
4     Bull 2015-10-07 06:37:00  327271.0    327271.0    2015-10 2015-10-07 12:37:00 2015-10-07 00:37:00
5     Bull 2015-10-07 14:38:00  322977.5    322977.5    2015-10 2015-10-07 20:38:00 2015-10-07 08:38:00

首先，我嘗試按Date進行inner_join，然后計算已連接的每個點之間的距離。

Association<-NA
for (id in unique(Data_real$Elephant)) {
id1<-Data_real[Data_real$Elephant == id,] #one individual
id2<-Data_real[Data_real$Elephant != id,] #all the others

all.id<-inner_join(id2,id1,by="Date")
deltaX<-(all.id$coords.x2.y - all.id$coords.x2.x) ^ 2   
deltaY<-(all.id$coords.x1.y - all.id$coords.x1.x) ^ 2
all.id$distance<-sqrt (deltaX + deltaY) #distance in meters 

Association1<-rbind(Association1, all.id) 

Data_real<-Data_real[Data_real$Elephant != id,] 

}

這樣的問題是，例如，某人在23:55點有一個點，那么第二天與第二天的點可能比同一天更多，這就是為什么我想在每個點周圍使用時間間隔來消除這種偏見。 我搜索，我認為聯接功能不能做到這一點。 關於這個論壇的另一個問題，他們建議使用過濾器，我曾對數據進行過嘗試。 這也不是完美的，因為在月初和月末的點關聯可能會出現偏差，但這要好於白天。

all.id<-inner_join(id2,id1,by="Date_month")
all.id<-as_tibble(all.id)
all.id2<-filter(all.id,Date.time.y >= Date.time_moins6.x & Date.time.y <= 
Date.time_plus6.x) 

主要的問題是該命令似乎無法按照我的編碼方式工作，或者完成時間太長。

我在不同的論壇上閱讀，然后發現data.table包中的功能可能對我有用，但是我仍然不知道該如何使用，並且我不確定它是否適用於相同類型的操作。

所以我的問題是：您現在是聯接兩個數據框的好方法嗎？您想將一個人的每個點與所有其他個人的每個點（在第一個點前后+ 6 / -6小時）相關聯嗎？ 如果可能的話，請不要嘗試，因為我們在月底和月初仍然有偏差的值。

預先感謝您的幫助！ :)

Answer 1

對此的鈍對象解決方案是首先執行笛卡爾積或交叉連接，然后進行過濾。

我可能會考慮以下內容（請注意，這不是保證運行的代碼，您沒有提供可復制的示例）

本質上，將您的總數據分成17個子數據幀，每只大象一個。 然后，獲得兩只大象的所有組合。 接下來，編寫一個函數，對兩個大象進行笛卡爾乘積運算，並且僅將“ y”大象的行保留在“ x”大象的6小時窗口內。 使用map2傳遞成對的大象並將它們綁定在一起。 現在，我們對數據進行了過濾，因此沒有實際的位置數據，因此我們需要將其余數據合並回去。 然后，您可以做剩下的一切。

library(dplyr)
each_elephant = split(Data_real,Data_real$Elephant)
pairs = expand.grid(x = levels(Data_real$Elephant), 
                    y = levels(Data_real$Elephant))
fuzzyJoin = function(e1,e2){
  df1 = each_elephant[[e1]] %>% select("Elephant.x" = Elephant,
                       "Date.time.x" = Date.time,
                       Date.time_plus6h,
                       Date.time_minus6h)
  df2 = each_elephant[[e2]] %>% select("Elephant.y" = Elephant,
                       "Date.time.y" = Date.time)
  totalDF = tidyr::crossing(df1,df2)
  totalDF %<>%
    filter(Date.time.y >= Date.time_minus6h & Date.time.y <= Date.time_plus6h)
  return(totalDF)
}
output = do.call(bind_rows,purrr::map2(pairs$x,pairs$y,fuzzyJoin)) %>%
  left_join(Data_real, by=c("Elephant.x"="Elephant","Date.time.x"="Date.time")) %>%
  left_join(Data_real,by=c("Elephant.y"="Elephant","Date.time.y"="Date.time"))