R 计算两个日期时间之间15分钟的序列发生时间

我有一个日期时间表，希望在00:00到00:00的时间内为每行添加一个新的数据帧，顺序为15分钟，例如00:00，00:15。。。23:45我试图找出一个工人在其日程表中工作的次数

请注意，日期时间格式为

d-m-Y h:m

我已（更改为我的数据）

我希望在这个输出中有一个新的数据帧。在那里我可以看到它们在不同的时间戳中工作了多少

这只是所需输出的一个示例，而不是上述数据集的真实输出。下面的计数可能是错误的

            00:00 | 00:15 | 00:30 | ... | 23:45 
worker 130     5      5       6       ..    4
worker 18      2      5       5       ..    3
worker 11      1      1       1       ..    1

我尝试用seq（）调用创建一个15分钟的序列

---

seq15我正在使用您发布为
dt
的数据：

library(tidyverse)
library(lubridate)


dt %>%
  mutate(Start_shift = dmy_hm(Start_shift),
         End_shift = dmy_hm(End_shift)) %>%           # update to datetime
  rowwise() %>%                                       # for each row
  mutate(date_vec = list(seq(Start_shift, 
                             End_shift, 
                             by = "15 mins"))) %>%    # create a vector of 15 min distance date-times
  ungroup() %>%                                       # forget the grouping
  unnest() %>%                                        # unnest vector of date-times
  mutate(time = substr(date_vec, 12,16)) %>%          # keep only hr-mins
  count(worker, time) %>%                             # count combinations
  spread(time, n)                                     # reshape

还有一种更紧凑的替代解决方案，它使用
map
替换
rowwise
，同时生成日期-时间向量并保持hr分钟数：

dt %>%
  mutate(Start_shift = dmy_hm(Start_shift),
         End_shift = dmy_hm(End_shift),      
         time = map2(Start_shift, End_shift, ~substr(seq(.x, .y, by = "15 mins"), 12, 16))) %>%
  unnest(time) %>%
  count(worker, time) %>%                          
  spread(time, n)  

使用
dput（d）
，其中
d
是数据集的一个小样本。一个很好的例子是
df=mtcars[1:3，]；dput（df）
然后将
dput
返回的内容复制并粘贴到控制台上您的问题下。您确定所需的数据集是正确的吗？例如，为什么worker 18为
00:15
设置了
1
？我们可以轻松添加一个过程来删除重复项。但是，首先，您需要检查流程是否仅使用您首先发布的示例数据成功运行。不是完整的数据集，因为这样更容易发现任何错误。如果这样行的话，你就可以使用完整的数据。如果你来丹麦、哥本哈根，我会给你买一杯啤酒！
library(tidyverse)
library(lubridate)


dt %>%
  mutate(Start_shift = dmy_hm(Start_shift),
         End_shift = dmy_hm(End_shift)) %>%           # update to datetime
  rowwise() %>%                                       # for each row
  mutate(date_vec = list(seq(Start_shift, 
                             End_shift, 
                             by = "15 mins"))) %>%    # create a vector of 15 min distance date-times
  ungroup() %>%                                       # forget the grouping
  unnest() %>%                                        # unnest vector of date-times
  mutate(time = substr(date_vec, 12,16)) %>%          # keep only hr-mins
  count(worker, time) %>%                             # count combinations
  spread(time, n)                                     # reshape

dt %>%
  mutate(Start_shift = dmy_hm(Start_shift),
         End_shift = dmy_hm(End_shift),      
         time = map2(Start_shift, End_shift, ~substr(seq(.x, .y, by = "15 mins"), 12, 16))) %>%
  unnest(time) %>%
  count(worker, time) %>%                          
  spread(time, n)