R如何计算；“任务时间”；仅限营业时间

有没有办法只计算工作时间的“任务时间”？工作时间从周一到周五，从8点到5点。例如：

使用

datediff（）

：

预期结果：

任务时间示例： df%>%

• 选择（v_v_已启动，v_v_已完成） v_v_启动v_v_完成 1 2020-04-23 14:13:52.0000000 2020-04-23 16:04:28.0000000 2 2020-11-10 11:48:53.0000000 2020-11-10 13:12:31.0000000 3 2020-10-20 16:03:39.0000000 2020-10-20 16:25:16.0000000 4 2020-04-02 13:43:54.0000000 2020-04-02 14:14:45.0000000 5 2020-07-09 08:52:54.0000000 2020-07-23 09:18:29.0000000 6 2020-06-09 14:56:33.0000000 2020-06-10 07:44:17.0000000 7 2020-09-17 15:11:39.0000000 2020-09-17 15:13:41.0000000 8 2020-10-28 14:08:20.0000000 2020-10-28 14:07:35.0000000 9 2020-04-21 12:55:36.0000000 2020-04-27 12:56:17.0000000 10 2020-11-06 11:02:03.0000000 2020-11-06 11:02:30.0000000 11 2020-02-17 12:29:21.0000000 2020-02-18 12:52:23.0000000 12 2020-08-25 15:25:46.0000000 2020-08-26 10:18:26.0000000 13 2020-02-19 15:05:28.0000000 2020-02-20 09:43:48.0000000 14 2020-09-23 21:19:41.0000000 2020-09-24 14:52:21.0000000 15 2020-07-01 14:20:11.0000000 2020-07-01 14:20:59.0000000 16 2020-05-01 15:22:58.0000000 2020-05-01 16:32:35.0000000 17 2020-06-29 13:10:58.0000000 2020-06-30 13:53:29.0000000 18 2020-06-16 12:56:54.0000000 2020-06-16 14:27:15.0000000 19 2020-03-27 11:02:29.0000000 2020-03-30 15:18:51.0000000 20 2020-04-08 07:38:01.0000000 2020-04-08 07:52:35.0000000 21 2020-07-30 09:32:42.0000000 2020-07-30 10:32:28.0000000 22 2020-06-17 14:03:31.0000000 2020-07-10 15:38:03.0000000 23 2020-04-24 10:41:27.0000000 2020-04-29 13:07:05.0000000 24 2020-08-26 10:41:10.0000000 2020-08-26 12:55:23.0000000 25 2020-10-26 18:11:16.0000000 2020-10-27 16:10:39.0000000 26 2020-01-08 11:12:49.0000000 2020-01-09 09:18:37.0000000 27 2020-04-17 11:40:10.0000000 2020-04-17 15:51:21.0000000 28 2020-02-11 10:38:21.0000000 2020-02-11 10:33:54.0000000 29 2020-03-23 12:10:21.0000000 2020-03-23 12:33:06.0000000 30 2020-06-02 12:44:00.0000000 2020-06-03 08:28:05.0000000 31 2020-04-13 09:30:31.0000000 2020-04-13 13:16:55.0000000 32 2020-04-07 17:36:02.0000000 2020-04-07 17:36:44.0000000 33 2020-01-15 12:24:42.0000000 2020-01-15 12:25:00.0000000 34 2020-08-18 08:55:58.0000000 2020-08-18 09:02:34.0000000 35 2020-07-06 14:10:23.0000000 2020-07-07 10:28:05.0000000 36 2020-03-25 15:03:20.0000000 2020-03-31 14:17:43.0000000 37 2020-01-29 12:58:33.0000000 2020-02-14 09:53:06.0000000 38 2020-02-07 15:11:21.0000000 2020-02-10 09:13:53.0000000 39 2020-07-27 17:51:13.0000000 2020-07-29 11:52:51.0000000 40 2020-09-02 11:43:02.0000000 2020-09-02 13:10:46.0000000 41 2020-07-22 11:04:50.0000000 2020-07-22 11:12:34.0000000 42 2020-06-29 13:57:17.0000000 2020-06-30 07:34:55.0000000 43 2020-07-21 10:46:58.0000000 2020-07-21 16:15:59.0000000 44 2020-05-27 07:38:46.0000000 2020-05-27 07:51:24.0000000 45 2020-07-14 10:33:49.0000000 2020-07-14 11:38:28.0000000 46 2020-06-04 16:59:09.0000000 2020-06-09 10:49:20.0000000

---

您可以调整另一个计算某个时间间隔的营业时间的函数（例如

首先，创建一个从开始到结束的日期序列，并按“仅包括工作日”进行筛选

接下来，使用感兴趣的营业时间（在本例中为“08:00”到“17:00”）创建时间间隔

确定每天有多少工作时间与您的时间重叠。这样，如果时间从“09:05”开始，则该时间将用于一天的开始，而不是“08:00”

最后，总结时间间隔，并确定工作日数（假设每天9小时）以及剩余的小时和分钟数

如果要将此函数应用于数据帧中的行，可以使用

mapply

，如中所示：

df$business_hours <- mapply(calc_bus_hours, df$start_date, df$end_date)

---

df$business_除周末外，还应排除可能的假日-这在31.12.和圣诞节24.12.（或25.12.）尤其棘手，因为在某些地方，它们被视为“半天假”（有时到凌晨12:00，有时到下午2:00）谢谢你的评论-很好的观点-我同意，这确实变得更加棘手。可能，你可以创建一个假期数据框，用于函数中，对于部分假期，使用这些时间，而不是“08:00”和“17:00”。我将尝试编辑我的答案，并对此提出一些想法。Ben，当我将函数应用于我的数据集时，我遇到以下错误：seq.Date中的错误（as.Date（开始），as.Date（结束），by=“day”）：“from”的长度必须为1。这是因为某些任务时间少于一天吗？@AlexanderOliver您是如何应用该函数的？您是否使用了
mapply
？此外，您能否提供数据集中的样本数据，以便我可以在我的末端进行复制？例如，使用
dput（head（df））
并用输出编辑您的问题，如果您的数据框被称为
df
@Ben谢谢，我检查了我的代码，它现在正在工作。@Ben当我将函数添加到我的数据集中时，我得到以下错误：seq.Date中的错误（as.Date（开始），as.Date（结束），by=“day”）：“from”必须足够长1请将您的评论重定向到Ben-我没有回答这个问题
library(lubridate)
library(dplyr)

calc_bus_hours <- function(start, end) {
  my_dates <- seq.Date(as.Date(start), as.Date(end), by = "day")
  my_dates <- my_dates[!weekdays(my_dates) %in% c("Saturday", "Sunday")]
  
  my_intervals <- interval(ymd_hm(paste(my_dates, "08:00"), tz = "UTC"), ymd_hm(paste(my_dates, "17:00"), tz = "UTC"))
  
  int_start(my_intervals[1]) <- pmax(pmin(start, int_end(my_intervals[1])), int_start(my_intervals[1]))
  int_end(my_intervals[length(my_intervals)]) <- pmax(pmin(end, int_end(my_intervals[length(my_intervals)])), 
                                                      int_start(my_intervals[length(my_intervals)]))
  
  total_time <- sum(time_length(my_intervals, "minutes"))
  
  total_days <- total_time %/% (9 * 60)
  total_hours <- total_time %% (9 * 60) %/% 60
  total_minutes <- total_time - (total_days * 9 * 60) - (total_hours * 60)
  paste(total_days, "days,", total_hours, "hours,", total_minutes, "minutes")
}

calc_bus_hours(as.POSIXct("11/4/2020 9:05", format = "%m/%d/%Y %H:%M", tz = "UTC"), 
               as.POSIXct("11/9/2020 11:25", format = "%m/%d/%Y %H:%M", tz = "UTC"))

[1] "3 days, 2 hours, 20 minutes"

library(lubridate)
library(dplyr)

holiday_df <- data.frame(
  date = as.Date(c("2020-12-24", "2020-12-25", "2020-12-31", "2020-01-01")),
  start = c("08:00", "08:00", "08:00", "08:00"),
  end = c("12:00", "08:00", "08:00", "08:00")
)

calc_bus_hours <- function(start, end) {
  my_dates <- seq.Date(as.Date(start), as.Date(end), by = "day")
  
  my_dates_df <- data.frame(
    date = my_dates[!weekdays(my_dates) %in% c("Saturday", "Sunday")], 
    start = "08:00", 
    end = "17:00"
  )
  
  all_dates <- union_all(
    inner_join(my_dates_df["date"], holiday_df),
    anti_join(my_dates_df, holiday_df["date"])
  ) %>%
    arrange(date)
  
  my_intervals <- interval(ymd_hm(paste(all_dates$date, all_dates$start), tz = "UTC"), 
                           ymd_hm(paste(all_dates$date, all_dates$end), tz = "UTC"))
  
  int_start(my_intervals[1]) <- pmax(pmin(start, int_end(my_intervals[1])), int_start(my_intervals[1]))
  int_end(my_intervals[length(my_intervals)]) <- pmax(pmin(end, int_end(my_intervals[length(my_intervals)])), 
                                                      int_start(my_intervals[length(my_intervals)]))
  
  total_time <- sum(time_length(my_intervals, "minutes"))
  
  total_days <- total_time %/% (9 * 60)
  total_hours <- total_time %% (9 * 60) %/% 60
  total_minutes <- total_time - (total_days * 9 * 60) - (total_hours * 60)
  paste(total_days, "days,", total_hours, "hours,", total_minutes, "minutes")
}