R 计算分组行集合中经过的时间

我知道有很多stackoverflow页面询问如何计算行之间的日期时间差，但我没有找到一个页面回答我的特定问题。大多数人对后续行之间的数据感兴趣，但我需要为一系列个体计算每个个体经过了多少时间。比如说

id      time (of the day)
1       12:00:40
1       12:06:35
1       12:12:00
2       14:59:22
2       15:10:40

我想计算如下：

   id      total time (seconds)
    1       760
    2       678

---

提前感谢您的帮助，如果在其他地方得到了答复，我很抱歉，我无法找到它。

数据。表方法

首先将时间字符串设置为POSIXct格式，这样您就可以使用像

difftime

这样的函数。当一个id的时间跨度超过1天（比如从22小时到02小时）时，这就很方便了 第二步是计算最小时间值和最大时间值之间的difftime（以秒为单位）（按id组）

库（data.table）
dt一个完整的基R方法

aggregate(time~id, transform(df, time = as.POSIXct(time, format = "%H:%M:%S")), 
                   function(x) sum(as.numeric(diff(x), "secs")))

#  id time
#1  1  680
#2  2  678


使用
dplyr
和
lubridate
，我们首先将
time
转换为
Period
类，并将其转换为秒，然后取其差值的
和

library(dplyr)
library(lubridate)

df %>%
  group_by(id) %>%
  summarise(total_time = sum(diff(seconds(hms(time)))))


#    id   total_time
#   <int>      <dbl>
#1     1        680
#2     2        678

库（dplyr）
图书馆（lubridate）
df%>%
分组依据（id）%>%
总结（总时间=总和（差异（秒）（hms（时间）ЮЮЮ）
#id总时间
#         
#1     1        680
#2     2        678
假设您使用的是
data.table
，另一种选择可能是使用它的
ITime
类，该类是基于秒的：
dt[，time:=as.ITime（time）]
dt[，max（time）-min（time），id]
@Henrik从未听说过那个类。每天学习更多，谢谢！
library(dplyr)
library(lubridate)

df %>%
  group_by(id) %>%
  summarise(total_time = sum(diff(seconds(hms(time)))))


#    id   total_time
#   <int>      <dbl>
#1     1        680
#2     2        678