data.table：计算时间移动​​窗口内的行数

library(data.table)
df <- data.table(col1 = c('B', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B'), col2 = c("2015-03-06 01:37:57", "2015-03-06 01:39:57", "2015-03-06 01:45:28", "2015-03-06 02:31:44", "2015-03-06 03:55:45", "2015-03-06 04:01:40"))

对于每一行，我想计算具有相同“col1”值的行数以及该行时间之前过去 10 分钟的窗口内的时间（包括）

我运行下一个代码：

df$col2 <- as_datetime(df$col2)
window = 10L
(counts = setDT(df)[.(t1=col2-window*60L, t2=col2), on=.((col2>=t1) & (col2<=t2)), 
                     .(counts=.N), by=col1]$counts)

df[, counts := counts]

并得到下一个错误：

Error in `[.data.table`(setDT(df), .(t1 = col2 - window * 60L, t2 = col2), : Column(s) [(col2] not found in x

我想要如下结果：

col1    col2              counts
B   2015-03-06 01:37:57     1
A   2015-03-06 01:39:57     1
A   2015-03-06 01:45:28     2
B   2015-03-06 02:31:44     1
B   2015-03-06 03:55:45     1
B   2015-03-06 04:01:40     2

一个可能的解决方案：

df[.(col1 = col1, t1 = col2 - gap * 60L, t2 = col2)
   , on = .(col1, col2 >= t1, col2 <= t2)
   , .(counts = .N), by = .EACHI][, (2) := NULL][]

这使：

   col1                col2 counts
1:    B 2015-03-06 01:37:57      1
2:    A 2015-03-06 01:39:57      1
3:    A 2015-03-06 01:45:28      2
4:    B 2015-03-06 02:31:44      1
5:    B 2015-03-06 03:55:45      1
6:    B 2015-03-06 04:01:40      2

关于您的方法的一些注意事项：

• 你不需要setDT因为你已经构建了df with data.table(...).
• You on- 语句未正确指定：您需要用 a 分隔连接条件,并且不带有&。例如：on = .(col1, col2 >= t1, col2 <= t2)
• Use by = .EACHI获取每一行的结果。

另一种方法：

df[, counts := .SD[.(col1 = col1, t1 = col2 - gap * 60L, t2 = col2)
                   , on = .(col1, col2 >= t1, col2 <= t2)
                   , .N, by = .EACHI]$N][]

这给出了相同的结果。