R 如何筛选时间窗口内最近发生的事件？

我有一个数据流，包含时间、ID、两种事件类型（a和B）和（当前）空的共现列。我想检查数据集，对于每个B事件，检查前5秒内是否有A。如果是这样，则事件行将从其共现列中的B事件接收ID。在罕见的多个事件中，第二个共现添加到第二列（或者两者都可以进入同一列，稍后再处理）

我可以使用一个循环和一些逻辑来实现大多数期望的结果，但是有时在a的5秒内出现多个B，或者在B之前的5秒内出现多个B，所以使用当前行-1无法捕获这些

示例数据流如下所示：

Time     ID  Event Co1 Co2
7:47:28  X1  A
7:47:30  X2  B
7:48:02  X3  A
7:48:04  X4  A
7:48:05  X5  B
7:50:11  X1  A
7:50:12  X2  B
7:50:15  X5  B
7:55:50  X6  A
7:55:52  X2  B

经过正确的处理，应能产生以下结果：

Time     ID  Event Co1 Co2
7:47:28  X1  A     X2
7:47:30  X2  B
7:48:02  X3  A     X5
7:48:04  X4  A     X5
7:48:05  X5  B
7:50:11  X1  A     X2  X5
7:50:12  X2  B
7:50:15  X5  B
7:55:50  X6  A     X2
7:55:52  X2  B

任何正确方向的帮助或指点都将不胜感激

根据您的输入：

df <- read.table(text = "Time     ID  Event
7:47:28  X1  A
7:47:30  X2  B
7:48:02  X3  A
7:48:04  X4  A
7:48:05  X5  B
7:50:11  X1  A
7:50:12  X2  B
7:50:15  X5  B
7:55:50  X6  A
7:55:52  X2  B", header = TRUE)

# convert to HMS
df$Time <- lubridate::hms(df$Time)

根据您的意见：

df <- read.table(text = "Time     ID  Event
7:47:28  X1  A
7:47:30  X2  B
7:48:02  X3  A
7:48:04  X4  A
7:48:05  X5  B
7:50:11  X1  A
7:50:12  X2  B
7:50:15  X5  B
7:55:50  X6  A
7:55:52  X2  B", header = TRUE)

# convert to HMS
df$Time <- lubridate::hms(df$Time)

---

以下是使用

data中的
foverlaps
函数的解决方案。表
包：

库（data.table）
dt这里是使用
数据中的
foverlaps
函数的解决方案。表
包：

库（data.table）
你的身份证应该是唯一的吗？否则，不清楚将其放入col1的目的是什么，COL2ID是唯一的，但对于这部分处理而言，ID是转到Co1还是Co2，或者一起发送到单个列（例如“X2X5”）并不重要。我可以在稍后阶段拆分并移动它们你的ID应该是唯一的吗？否则，不清楚将其放入col1的目的是什么，COL2ID是唯一的，但对于这部分处理而言，ID是转到Co1还是Co2，或者一起发送到单个列（例如“X2X5”）并不重要。我可以在稍后阶段拆分和移动它们