我正在尝试为 NBA 投篮记录数据集创建一个累积时间变量，它将结合三种不同的时间流逝测量值。我需要使用 12 场比赛时钟来确定给定 NBA 球员的投篮时间，因为 NBA 的一个季度是 12 分钟。按照相同的逻辑，第二节比赛时钟为 11:00 的投篮对应的累积时间为 12+(12-11)=13 分钟。 AM/PM 不存在于游戏时钟变量中 - 它仅表示该季度过去了多少分钟和秒。
| 日期 | 季度 | 游戏时钟（分钟：秒） |
|---|---|---|
| 2014 年 10 月 29 日 | 1 | 11:01 |
| 2014 年 10 月 29 日 | 3 | 2:42 |
| 2014 年 10 月 30 日 | 1 | 1:58 |
| 2014 年 11 月 1 日 | 2 | 1:15 |
期望的输出：
| 累计时间 |
|---|
| 00:00:59 |
| 00:45:58 |
| 24:10:02 |
| 72:34:45 |
如果您需要更多信息，请告诉我。数据集：https://www.kaggle.com/dansbecker/nba-shot-logs
提前致谢。
@tedscr 使用 times-only 在 R 中可能会令人困惑。包 {lubridate} 带有 3 种不同的类型，即间隔、持续时间和句点。对于以下内容，我使用了 {hms} 包，它有助于格式化和解析时间并将其用作句点（:= hms 独立于 [开始] 日期）。
注意：在幕后，我们以秒为单位工作。因此，您还可以将所有必须的数字强制转换为秒数或 difftime 并使用它。
为了向您解释发生了什么，我为每个步骤创建了一个新列。 您可能希望根据自己的喜好将其组合在一个操作中。
library(hms)
library(lubridate)
library(dplyr)
#----------------------- data -----------------------------
nba <- tibble::tribble(
~Date,~Quarter,~`Game.Clock.(Min:Sec)`,"OCT 29,2014",1L,"11:01",3L,"2:42","OCT 30,"1:58","NOV 01,2L,"1:15"
)
quarter <- hms::hms(minutes = 12) # to create a "period" of 12 minutes
nba %>%
mutate(
#---- determine the time played in the current quarter
#---- as Game.Clock is a character emulating mm::ss add 00: to have hms!
GameClockPlayed = quarter - hms::parse_hms(paste0("00:",`Game.Clock.(Min:Sec)`) )
#---- simply add the previous quarters played to the current played time
#---- note: this returns "seconds",CumGameClock = (Quarter * quarter) + GameClockPlayed
#---- use lubridate to nicely format the seconds played,CumGameClock2 = lubridate::seconds_to_period(CumGameClock))
)
这给你：
Date Quarter `Game.Clock.(Min:Sec)` GameClockPlayed CumGameClock CumGameClock2
<chr> <int> <chr> <drtn> <drtn> <Period>
1 OCT 29,2014 1 11:01 59 secs 779 secs 12M 59S
2 OCT 29,2014 3 2:42 558 secs 2718 secs 45M 18S
3 OCT 30,2014 1 1:58 602 secs 1322 secs 22M 2S
4 NOV 01,2014 2 1:15 645 secs 2085 secs 34M 45S
如果您需要做进一步的数学运算，并且 hms/lubirdate 周期构建过于繁琐，您可以将 as.numeric() 应用于您的 period 对象。同样，对于最终演示文稿，您可以将其强制恢复为字符格式。