分组的dplyr :: mutate不正确地返回润湿间隔的向量

我有一组观察对，我想标记它们的time之间的间隔。（在真实数据集，这些观察对代表进入和退出麦克风校准。）分组的dplyr :: mutate不正确地返回润湿间隔的向量

# R version 3.2.3 
library(lubridate) ## Version 1.5.6 
library(dplyr) ## Version 0.5.0 

data <- data.frame(
    group = c(1,1,2,2,3,3), 
    type = rep(c("start", "end"), 3), 
    time = ymd_hms("2016-06-01 01:00:00") + c(0,1,3,6,12,18), 
    someAttribute = runif(6) 
) 

data 
## group type    time someAttribute 
## 1  1 start 2016-06-01 01:00:00  0.2540128 
## 2  1 end 2016-06-01 01:00:01  0.6845078 
## 3  2 start 2016-06-01 01:00:03  0.3576477 
## 4  2 end 2016-06-01 01:00:06  0.1223582 
## 5  3 start 2016-06-01 01:00:12  0.2715063 
## 6  3 end 2016-06-01 01:00:18  0.6392607

我包括虚拟someAttribute在这个例子中强调的是，像tidyr::spread()一个简单的解决方案将使属性的混乱，属于每行在data。

我有一个功能，使间隔，并通过我组dplyr应用它：

makeTwoIntervals <- function(twoDatetimes) { 
    return(rep(interval(twoDatetimes[1], twoDatetimes[2]), 2)) 
} 

data2 <- data %>% group_by(group) %>% mutate(intervals = makeTwoIntervals(time)) 

data2$intervals 
## [1] 2016-06-01 01:00:00 UTC--2016-06-01 01:00:01 UTC 
## [2] 2016-06-01 01:00:00 UTC--2016-06-01 01:00:01 UTC 
## [3] 2016-06-01 01:00:00 UTC--2016-06-01 01:00:03 UTC 
## [4] 2016-06-01 01:00:00 UTC--2016-06-01 01:00:03 UTC 
## [5] 2016-06-01 01:00:00 UTC--2016-06-01 01:00:06 UTC 
## [6] 2016-06-01 01:00:00 UTC--2016-06-01 01:00:06 UTC

这些值是不是我所期待得到的。正确的时间传递给我的函数，它创建正确的两元素间隔向量来返回，但是当这个向量传递回mutate时，会发生一些不好的事情。仔细看：

str(data2$intervals) 
## Formal class 'Interval' [package "lubridate"] with 3 slots 
## [email protected] .Data: num [1:6] 1 1 3 3 6 6 
## [email protected] start: POSIXct[1:2], format: "2016-06-01 01:00:00" "2016-06-01 01:00:00" 
## [email protected] tzone: chr "UTC"

我不清楚这里出了什么问题。这些是我想看到的结果：

## Desired result of data2$intervals: 
## [1] 2016-06-01 01:00:00 UTC--2016-06-01 01:00:01 UTC 
## [2] 2016-06-01 01:00:00 UTC--2016-06-01 01:00:01 UTC 
## [3] 2016-06-01 01:00:03 UTC--2016-06-01 01:00:06 UTC 
## [4] 2016-06-01 01:00:03 UTC--2016-06-01 01:00:06 UTC 
## [5] 2016-06-01 01:00:12 UTC--2016-06-01 01:00:18 UTC 
## [6] 2016-06-01 01:00:12 UTC--2016-06-01 01:00:18 UTC

任何人都可以提供一些洞察什么出错了，或者我怎么能达到预期的结果？我滥用mutate，还是它只是没有设计处理像lubridate::Interval这样的对象？

来源

2016-07-29 kurtblarrel

这是最近在data.table项目页面上提交的问题，[＃1777]（https://github.com/Rdatatable/data.table/issues/1777），我建议在那里使用一种解决方法。 – Arun

这是一个基于@ Arun的data.table解决方法（#1777）一个解决办法，但在dplyr语言：

data2 <- data %>% group_by(group) %>% mutate(ranges = list(range(time))) 
data3 <- data2 %>% mutate(intervals = list(interval(ranges[[1]][1], ranges[[1]][2]))) 
data3$intervals2 <- do.call("c", data3$intervals) 

data3$intervals2 
## [1] 2016-06-01 01:00:00 UTC--2016-06-01 01:00:01 UTC 
## [2] 2016-06-01 01:00:00 UTC--2016-06-01 01:00:01 UTC 
## [3] 2016-06-01 01:00:03 UTC--2016-06-01 01:00:06 UTC 
## [4] 2016-06-01 01:00:03 UTC--2016-06-01 01:00:06 UTC 
## [5] 2016-06-01 01:00:12 UTC--2016-06-01 01:00:18 UTC 
## [6] 2016-06-01 01:00:12 UTC--2016-06-01 01:00:18 UTC

不能完全令人满意，但它的作品。感谢您的提示，@阿伦。

来源

2016-07-29 07:50:46 kurtblarrel

分组的dplyr :: mutate不正确地返回润湿间隔的向量

回答

相关问题