R 试图在数据帧中循环

我正在尝试使用GPS数据计算总活动驱动力。我编写了一个循环，用于计算数据帧中两个连续点之间在值范围内的时间差，并在进行时求和

然而，最终的输出比预期的要小得多，以秒为单位，而不是数百小时，这让我相信它只是循环了几次，或者没有正确地求和值。我的编程知识主要来自Python，我是在R中正确地实现了这个想法，还是可以写得更好？ 我的数据如下所示：

DriveNo       Date.and.Time Latitude Longitude
1     264 2014-02-01 12:12:05 41.91605  12.37186
2     264 2014-02-01 12:12:05 41.91605  12.37186
3     264 2014-02-01 12:12:12 41.91607  12.37221
4     264 2014-02-01 12:12:27 41.91619  12.37365
5     264 2014-02-01 12:12:42 41.91627  12.37490
6     264 2014-02-01 12:12:57 41.91669  12.37610

是否有一种方法可以将每次迭代的结果保存到一个列表中，以便分析在值范围内可能出现问题的位置

datelist = taxi_264$Date.and.Time
dlstandard = as.POSIXlt(datelist)
diffsum = 0
for (i in range(1:83193))
{
  diff = difftime(dlstandard[i], dlstandard[(i+1)], units = "secs")
  diffsum = diffsum + diff
}

---

您可以使用

dplyr

中的

lead（）

函数来避免循环：

库（dplyr）
diff您可以尝试：

diffsum <- as.numeric(sum(difftime(tail(dlstandard, -1), 
                                   head(dlstandard, -1), units = 'secs')))

diffsum欢迎使用堆栈溢出。请以纯文本格式包含一些示例数据。例如，
dlstandard
中有足够的行来生成一些输出。如果要对每行之间的差异求和，则只需从最后一行中减去第一行。因此，“lead（）”函数不再需要i和i+1结构，但这段代码是否仍然计算整个连续值范围内的差值，还是只计算一次？出于某种原因，使用此选项会给我一个NA答案。@Frankyaygrr问题可能会发生，因为对于
dlstandard
中的最终条目，潜在客户将返回
NA
。我已经更新了我的代码，
lead
现在将返回与上一个值相同的值，这样差异将为零，并且不会对总和作出贡献。这起作用，并给我一个大致相当于28天的答案，这是研究发生的时间，然而，我只是在寻找出租车积极行驶的时间。是否有一种方法可以修改此代码以忽略大于1分钟的时间差时间值，这样就不会将它们添加到总的diffsum中？Thankyou@FrankYaygrrr尝试
diffsum