r - 从 R 中的时间戳发生数据生成存在/不存在和计数数据帧，按位置和 ID（所有可能的组合）每小时分箱
问题描述
当在特定位置检测到单个动物 (ID) 时，我有一个时间戳数据框。这是数据的简短示例（为清楚起见，按位置排序，然后按时间戳UTC）：
df <- read.table(text =
"timestampUTC location ID
'2017-10-11 04:57:16' JB12 A69-1602-2429
'2017-10-11 04:58:25' JB12 A69-1602-2429
'2017-10-11 04:59:08' JB12 A69-1602-2429
'2017-10-11 05:00:01' JB12 A69-1602-2429
'2017-10-11 05:03:04' JB12 A69-1602-2429
'2017-10-11 05:04:38' JB12 A69-1602-2429
'2017-10-11 04:56:20' JB13 A69-1601-47280
'2017-10-11 04:57:44' JB13 A69-1601-47280
'2017-10-11 04:59:00' JB13 A69-1601-47280
'2017-10-11 04:59:56' JB13 A69-1601-47280
'2017-10-11 05:01:16' JB13 A69-1601-47280
'2017-10-11 05:02:20' JB13 A69-1601-47280
'2017-10-11 05:02:56' JB13 A69-1601-47280
'2017-10-11 05:03:34' JB13 A69-1601-47280
'2017-10-11 05:08:29' JB13 A69-1602-2429
'2017-10-11 04:56:43' WBR A69-1602-2428
'2017-10-11 04:57:09' WBR A69-1602-2425
'2017-10-11 04:58:11' WBR A69-1602-2428
'2017-10-11 04:58:42' WBR A69-1602-2425
'2017-10-11 04:59:34' WBR A69-1602-2428
'2017-10-11 05:00:13' WBR A69-1602-2425
'2017-10-11 05:00:47' WBR A69-1602-2428
'2017-10-11 05:01:39' WBR A69-1602-2428
'2017-10-11 05:01:43' WBR A69-1602-2425
'2017-10-11 05:02:49' WBR A69-1602-2428
'2017-10-11 05:03:36' WBR A69-1602-2428
'2017-10-11 05:04:38' WBR A69-1602-2428
'2017-10-11 05:07:32' WBR A69-1602-2428", header = T)
我想从这些数据中生成一个数据框，对于每个小时的 bin 和每个位置以及每个 ID，我都有一个列，其中包含该 ID 在该小时内该位置是否存在 (1) 或不存在 (0)，以及一列在那一小时内该位置对该 ID 的观察计数。措辞略有不同 - 对于每个 ID，我想知道它是存在 (1) 还是不存在 (0) 以及每个位置的研究期间的每个小时箱的观察计数。
例如，上面的数据有 4 个唯一的 ID、3 个唯一的位置和属于两个小时分档的观测值（2017-10-11 04:00:00、2017-10-11 05:00:00）。输出将是一个包含 24 行的 df（4 个 ID x 3 个位置 x 2 个每小时垃圾箱）。输出应如下所示：
output <- read.table(text =
"HourlyBinUTC location ID count present
'2017-10-11 04:00:00' JB13 A69-1601-47280 4 1
'2017-10-11 04:00:00' JB13 A69-1602-2429 0 0
'2017-10-11 04:00:00' JB13 A69-1602-2428 0 0
'2017-10-11 04:00:00' JB13 A69-1602-2425 0 0
'2017-10-11 04:00:00' JB12 A69-1601-47280 0 0
'2017-10-11 04:00:00' JB12 A69-1602-2429 4 1
'2017-10-11 04:00:00' JB12 A69-1602-2428 0 0
'2017-10-11 04:00:00' JB12 A69-1602-2425 0 0
'2017-10-11 04:00:00' WBR A69-1601-47280 0 0
'2017-10-11 04:00:00' WBR A69-1602-2429 0 0
'2017-10-11 04:00:00' WBR A69-1602-2428 3 1
'2017-10-11 04:00:00' WBR A69-1602-2425 2 1
'2017-10-11 05:00:00' JB13 A69-1601-47280 4 1
'2017-10-11 05:00:00' JB13 A69-1602-2429 1 1
'2017-10-11 05:00:00' JB13 A69-1602-2428 0 0
'2017-10-11 05:00:00' JB13 A69-1602-2425 0 0
'2017-10-11 05:00:00' JB12 A69-1601-47280 0 0
'2017-10-11 05:00:00' JB12 A69-1602-2429 3 1
'2017-10-11 05:00:00' JB12 A69-1602-2428 0 0
'2017-10-11 05:00:00' JB12 A69-1602-2425 0 0
'2017-10-11 05:00:00' WBR A69-1601-47280 0 0
'2017-10-11 05:00:00' WBR A69-1602-2429 0 0
'2017-10-11 05:00:00' WBR A69-1602-2428 6 1
'2017-10-11 05:00:00' WBR A69-1602-2425 2 1", header = T)
（在我的真实 df 中，它跨越 19,887 个每小时垃圾箱，有 17 个人和 4 个位置，我希望输出有 1,352,316 行）
我是 R 新手，玩过 reshape() 和 dcast()，但对获得我需要的参数不够熟悉。我怀疑这将是 tidyverse 的工作——我（显然）迫切需要学习！
提前致谢！
解决方案
您不需要任何软件包。我读了你的df，但设置了选项stringsAsFactors。
df <- read.table(text =
"timestampUTC location ID
'2017-10-11 04:57:16' JB12 A69-1602-2429
## ...
'2017-10-11 05:07:32' WBR A69-1602-2428",
header = TRUE, stringsAsFactors = FALSE)
现在，告诉 R 第一列是时间戳，然后对时间戳进行四舍五入。
df[["timestampUTC"]] <- as.POSIXct(df[["timestampUTC"]], tz = "UTC")
df[["timestampUTC"]] <- trunc(df[["timestampUTC"]], "hours")
然后调用table并将结果转换为数据框。
result <- as.data.frame(table(df))
## timestampUTC location ID Freq
## 1 2017-10-11 04:00:00 JB12 A69-1601-47280 0
## 2 2017-10-11 05:00:00 JB12 A69-1601-47280 0
## 3 2017-10-11 04:00:00 JB13 A69-1601-47280 4
## 4 2017-10-11 05:00:00 JB13 A69-1601-47280 4
## 5 2017-10-11 04:00:00 WBR A69-1601-47280 0
## 6 2017-10-11 05:00:00 WBR A69-1601-47280 0
## 7 2017-10-11 04:00:00 JB12 A69-1602-2425 0
## 8 2017-10-11 05:00:00 JB12 A69-1602-2425 0
## 9 2017-10-11 04:00:00 JB13 A69-1602-2425 0
## 10 2017-10-11 05:00:00 JB13 A69-1602-2425 0
## 11 2017-10-11 04:00:00 WBR A69-1602-2425 2
## 12 2017-10-11 05:00:00 WBR A69-1602-2425 2
## 13 2017-10-11 04:00:00 JB12 A69-1602-2428 0
## 14 2017-10-11 05:00:00 JB12 A69-1602-2428 0
## 15 2017-10-11 04:00:00 JB13 A69-1602-2428 0
## 16 2017-10-11 05:00:00 JB13 A69-1602-2428 0
## 17 2017-10-11 04:00:00 WBR A69-1602-2428 3
## 18 2017-10-11 05:00:00 WBR A69-1602-2428 6
## 19 2017-10-11 04:00:00 JB12 A69-1602-2429 3
## 20 2017-10-11 05:00:00 JB12 A69-1602-2429 3
## 21 2017-10-11 04:00:00 JB13 A69-1602-2429 0
## 22 2017-10-11 05:00:00 JB13 A69-1602-2429 1
## 23 2017-10-11 04:00:00 WBR A69-1602-2429 0
## 24 2017-10-11 05:00:00 WBR A69-1602-2429 0
例如，如果您想包含一个ID从未出现在数据中的 ，您需要说明可能的table值ID。你可以通过做ID一个因素来做到这一点。
df[["ID"]] <- factor(df[["ID"]],
levels = c("A69-1602-2429", "A69-1601-47280",
"A69-1602-2428", "A69-1602-2425",
"foo"))
或额外的时间：
df[["timestampUTC"]] <-
factor(df[["timestampUTC"]],
levels =
seq(from = as.POSIXct("2017-10-01 00:00:00", tz = "UTC"),
to = as.POSIXct("2017-10-03 00:00:00", tz = "UTC"),
by = "1 hour"))
结果将包括零计数。
## ...
## 25 2017-10-11 04:00:00 JB12 foo 0
## 26 2017-10-11 05:00:00 JB12 foo 0
## 27 2017-10-11 04:00:00 JB13 foo 0
## 28 2017-10-11 05:00:00 JB13 foo 0
## 29 2017-10-11 04:00:00 WBR foo 0
## 30 2017-10-11 05:00:00 WBR foo 0
present我建议使用逻辑向量，而不是 0-1 变量：
present <- result$Freq > 0
cbind(result, present)
## timestampUTC location ID Freq present
## 1 2017-10-11 04:00:00 JB12 A69-1601-47280 0 FALSE
## 2 2017-10-11 05:00:00 JB12 A69-1601-47280 0 FALSE
## 3 2017-10-11 04:00:00 JB13 A69-1601-47280 4 TRUE
## 4 2017-10-11 05:00:00 JB13 A69-1601-47280 4 TRUE
## 5 2017-10-11 04:00:00 WBR A69-1601-47280 0 FALSE
## ...
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