基于子组的R变量分组

我有一个数据格式为

PERSON_A PERSON_B MEET LEAVE

这基本上描述了一个人在见面的时候遇到了另一个人，他们在离开的时候互相说“再见”。时间以秒表示，并且（simple.dat）上有一小部分数据

我需要的是计算每天分组的会议次数。目前，我有一个代码可以工作，外观并不漂亮。无论如何，我想要一个帮助，以便在代码中转换它，反映我试图做的分组，例如，使用ddply等。因此，我的主要目的是从这个案例中学习。关于R中的良好实践，此代码中可能有许多错误

library(plyr)
data = read.table("simple.dat", stringsAsFactors=FALSE)
names(data)=c('PERSON_A','PERSON_B','MEET','LEAVE')
attach(data)

min_interval = min(MEET)
max_interval = max(LEAVE)
interval = max_interval - min_interval
day = 86400
number_of_days = floor(interval/day)

g = data.frame(MEETINGS=c(0:number_of_days))     # just to store the result
g[,1] = 0

start_offset = min_interval                       # start of the first day
for (interval in c(0:number_of_days)) {
    end_offset = start_offset + day
    meetings = (length(data[data$MEET >= start_offset & data$LEAVE <= end_offset, ]$PERSON_A) + length(data[data$MEET >= start_offset & data$LEAVE <= end_offset, ]$PERSON_B))
    g[interval+1, ] = meetings
    start_offset = end_offset             # start next day
}
g

无论如何，我知道我可以使用ddply获得每对o节点的会议次数：

contacts <- ddply(data, .(PERSON_A, PERSON_B), summarise
 , CONTACTS = length(c(PERSON_A, PERSON_B)) /2
)

contacts试试这个：

> d2 <- transform(data, m = floor(MEET/86400) + 1, l = floor(LEAVE/86400) + 1)
> d3 <- subset(d2, m == l)
> table(d3$m) * 2

 1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 45 
38 10 16 18 24  6  4 10 28 14 22  2  2 

>d2 d3表格（d3$m）*2
1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 45 
38 10 16 18 24  6  4 10 28 14 22  2  2 

floor（x/（60*60*24））
是一种将秒转换为天的快速方法。
试试以下方法：

> d2 <- transform(data, m = floor(MEET/86400) + 1, l = floor(LEAVE/86400) + 1)
> d3 <- subset(d2, m == l)
> table(d3$m) * 2

 1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 45 
38 10 16 18 24  6  4 10 28 14 22  2  2 

>d2 d3表格（d3$m）*2
1  2  3  4  5  6  7  8  9 10 11 12 45 
38 10 16 18 24  6  4 10 28 14 22  2  2 

floor（x/（60*60*24））
是一种将秒转换为天的快速方法。
您的输出没有意义。您发布的数据有
97行
，但输出中的
会议
总数远远超过了这一数字。您很可能会重复计算一次会议，因为总和是
194
。您可能希望以更简单的方式再现示例：尝试使用
dput（您的数据框）
并粘贴结果。分别使用
dput（head（yourdataframe））
。您的输出没有意义。您发布的数据有
97行
，但输出中的
会议
总数远远超过了这一数字。您很可能会重复计算一次会议，因为总和是
194
。您可能希望以更简单的方式再现示例：尝试使用
dput（您的数据框）
并粘贴结果。分别使用
dput（head（yourdataframe））
。