R：查找每个

天

的值第一次出现我有日期时间和值的data.frame（0和1之间），我想找到的值的第一次出现 = 1 每天。R：查找每个

df <- read.table(header = TRUE, text = ' 
Datetime     Value 
"2016-12-01 23:45:00"  0 
"2016-12-01 23:50:00"  1 
"2016-12-02 00:05:00"  1 
"2016-12-02 00:10:00"  0 
"2016-12-03 04:10:00"  0 
"2016-12-03 04:15:00"  0 
"2016-12-04 12:10:00"  1 
"2016-12-04 12:15:00"  1 
') 
df$Datetime <- as.POSIXct(df$Datetime, "%Y-%m-%d %H:%M:%S", tz="UTC") 
View(df)

什么，我想有是：

2016-12-01 23:50:00  1 
2016-12-02 00:05:00  1 
2016-12-04 12:10:00  1

我试图解决匹配问题（）和骨料（），但至今没有运气。此外，我能够用for循环解决问题，但它是a）非常慢，并且b）可能不是它意味着的方式。

来源

2017-02-19 fazi23

df[!duplicated(paste0(as.Date(df$Datetime), df$Value)) & df$Value == 1, ] 
#    Datetime Value 
# 2 2016-12-01 23:50:00  1 
# 3 2016-12-02 00:05:00  1 
# 7 2016-12-04 12:10:00  1

说明：

创建日期（as.Date） - 用paste0值组合。创建一个逻辑向量，指示哪些组合不是（!）上一个元素（duplicated）的重复项，如果“值”为1（& df$Value == 1），则将其与测试组合。

来源

2017-02-19 23:18:34 Henrik

我们可以用Value==1分隔出所有的行。当然，第一个应该包括在内。在第一个之后，只有当日期不等于值== 1的前一行的日期时，才会包含一行。

Ones = df[df$Value == 1,] 
DayChange = c(1, which(diff(as.Date(Ones$Datetime)) > 0)+1) 
Ones[DayChange,] 
      Datetime Value 
2 2016-12-01 23:50:00  1 
3 2016-12-02 00:05:00  1 
7 2016-12-04 12:10:00  1

来源

2017-02-19 21:34:53 G5W

与dplyr一种替代方案：

library(dplyr) 
df %>% 
#group 
group_by(as.Date(Datetime)) %>% 
#select only those where value equals 1 
filter(Value == 1) %>% 
#get only the first row 
slice(1) %>% 
#ungroup 
ungroup %>% 
#select columns 
select(Datetime, Value)

输出继电器：

# A tibble: 3 x 2 
      Datetime Value 
       <time> <int> 
1 2016-12-01 23:50:00  1 
2 2016-12-02 00:05:00  1 
3 2016-12-04 12:10:00  1

或按@Akrun的评论：

df %>% 
    group_by(Date = as.Date(Datetime)) %>% 
    slice(which(Value==1)[1])

来源

2017-02-19 21:41:29 LyzandeR

我认为一个步骤可以与'DF％>％GROUP_BY（日期= as.Date（日期时间））％>％切片被减小（其（值== 1）[1]） ' – akrun

非常感谢@akrun。好一个！ – LyzandeR

以下是使用data.table的选项。将'data.frame'转换为'data.table'（setDT(df)），通过将'Datetime'转换为Date进行分组，将'i'指定为Value==1，我们得到第一次出现的索引（.I[1]），并使用到子集的行

library(data.table) 
setDT(df)[df[Value==1, .I[1], .(as.Date(Datetime))]$V1] 
#    Datetime Value 
#1: 2016-12-01 23:50:00  1 
#2: 2016-12-02 00:05:00  1 
#3: 2016-12-04 12:10:00  1

来源

2017-02-20 01:44:50 akrun

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