如何解决重叠时间间隔内的总和数据
我正在尝试为一组以超前/滞后方式运行的过滤器创建汇总统计数据。
超前/滞后的简短描述：
当一个新的过滤器上线时，它被置于滞后位置，这意味着水在通过初级（又名铅）过滤器后通过它。当超前过滤器堵塞时，当前滞后过滤器移动到超前位置。总而言之，过滤器从滞后位置开始，然后撞到领先位置。
视觉上，你可以这样想象：
我需要做的是总结单个过滤器在线的整个时间，无论是在领先还是落后位置。
以下是示例数据：
structure(list(record_timestamp = structure(c(1608192000,1608192060,1608192120,1608192180,1608192240,1608192300,1608192360,1608192420,1608192480,1608192540,1608192600,1608192660,1608192720,1608192780,1608192840,1608192900,1608192960,1608193020,1608193080,1608193140,1608193200,1608193260,1608193320,1608193380,1608193440,1608193500,1608193560,1608193620,1608193680,1608193740,1608193800),class = c("POSIXct","POSIXt"),tzone = "UTC"),flow = c(20,20,15,10,10),lag_start = structure(c(1608192000,1608192000,1608193260),lead_start = c("#N/A","#N/A","12/17/2020 8:11","12/17/2020 8:21","12/17/2020 8:21")),class = c("spec_tbl_df","tbl_df","tbl","data.frame"),row.names = c(NA,-31L),spec = structure(list(cols = list(record_timestamp = structure(list(),class = c("collector_character","collector")),flow = structure(list(),class = c("collector_double",polish_start = structure(list(),lead_start = structure(list(),"collector"))),default = structure(list(),class = c("collector_guess",skip = 1),class = "col_spec"))
我的想法是“取消嵌套”它们并接受会有重复的时间戳，但每一行只会与一个过滤器相关联。关于如何实现这一点的任何想法？未嵌套的 DF 看起来像：
structure(list(record_timestamp = structure(c(1608192000,NA,NA),lead_start = structure(c(NA,filter_id = c(1,1,2,2)),-41L),filter_id = structure(list(),class = "col_spec"))
然而，我意识到这将使我正在处理的数据的大小增加一倍，这已经是几年的一分钟数据。因此，如果有一种方法可以在不加倍时间戳的情况下做到这一点，那将是首选。
最后，最终目标是有一个小的摘要 DF，如下所示：
Filter ID | Total Flow
----------------------------
1 | 370
2 | 250
... | ...
解决方法
感谢您提供更多信息。看来您可以group_by 独自度过lag_start 时间。然后，您可以计算处于该位置时的总 flow（超前或滞后）。之后，您可以依次分配过滤器编号，则总过滤器flow将是当前行和下一行的flow之和。这是否给出了预期的结果？
df %>%
group_by(lag_start) %>%
summarise(flow_per_position = sum(flow)) %>%
mutate(filter_id = row_number(),total_filter_flow = flow_per_position + lead(flow_per_position,default = 0))
输出
lag_start flow_per_position filter_id total_filter_flow
<dttm> <dbl> <int> <dbl>
1 2020-12-17 08:00:00 220 1 370
2 2020-12-17 08:11:00 150 2 250
3 2020-12-17 08:21:00 100 3 100
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