R 如何根据另一列中的值范围将时间序列数据分割为连续数据段

我想根据另一列的值将时间序列数据分成不同的段（每个段都是不同的数据帧）。例如：

#Generate a data frame of hourly precipitation and water level. 
install.packages("lubridate")  
library(lubridate)
df<-data.frame(date_time=ymd_hms(seq(c(ISOdate(2000,3,20)), by = "hour", length.out = 365)), precip= sample(0:10,365,replace=T), water_level=sample(-50:50,365,replace=T)))

#生成每小时降水量和水位的数据帧。
安装软件包（“lubridate”）
图书馆（lubridate）
df我们可以创建一个变量，在正值和负值之间分组，并进行分割。在您的例子中，我们创建一个逻辑向量
df$water_level>=0
，其值大于或小于0。在它们之间创建顺序组的方法是，当差值不是0时，取差值的累积和，这意味着下一个值为FALSE（或TRUE）

这就给了,

所以简单地
split（df，df$water_level>=0）
？@Sotos谢谢你的回答。实际上，我要求每个子集都有一个连续的时间序列，所以当水位为正时，数据集需要拆分到该点，然后再次开始检查水位是否为负，再次包含水位的所有连续负值，并在水位为正时再次拆分。在这种情况下，“拆分”数据并不能实现这一点，因为存在时间间隔。这很好。它起作用了。非常感谢你。但你认为你能解释“cumsum（c（真，差（df$water_level>=0）！=0）”是如何产生分组因子的吗？我不太确定这是如何工作的。是的，让我补充一些解释，所以试着把它分解并一点一点地运行。这将揭示它的工作方式精辟的解释！非常感谢你。是的，的确如此
split(df, cumsum(c(TRUE, diff(df$water_level >= 0) != 0)))

$`1`
            date_time precip water_level
1 2000-03-20 12:00:00      8          45

$`2`
            date_time precip water_level
2 2000-03-20 13:00:00      9         -12

$`3`
            date_time precip water_level
3 2000-03-20 14:00:00      4           9
4 2000-03-20 15:00:00      0          13
5 2000-03-20 16:00:00      8          34

$`4`
            date_time precip water_level
6 2000-03-20 17:00:00      1         -20
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