题目1：

1.数据处理【只用SY-20150401.csv】
将数据处理成每条数据处于一天中的第几个5分钟（说明： 00:00:01在第一个5分钟内， 00:10:13
在第三个5分钟内），由于一天可能多次乘坐地铁，根据卡号和进站时间，查询最近出站的时间，
作为本次出站时间。参考函数lubridate::hms， lubridate:: period_to_seconds。
处理的最终结果： dataframe(名称trade.metro.in.out )
字段 字段说明

提交的表格按照card.id排序。
Notebook中展示输出结果为
head(trade.metro.in.out,10)
并输出本地文件
shmetro_line_in_out.csv

解决：

读数据：

setwd("E://table")
library(data.table)
dt=fread('SY-20150401.csv')

重命名：

names(dt)<-c('card_id','date','time','station','vehicle','money','property')
dt

选取是地铁的数据

sy<-dt[dt$vehicle=='地铁',]
sy

将station分成2个字段line和station，利用‘号线’来分割；处理每5分钟一段，并按M5排序（化为秒÷300向上取整）

library(dplyr)
library(tidyr)
sy_split<-subset(sy,select = c(card_id,time,station,money),na.rm=TRUE)
sy_split<-separate(sy_split,'station',c('line','station'),'号线',remove=TRUE)
sy_split$M5<-ceiling((lubridate::period_to_seconds(lubridate::hms(sy_split$time)))/300)
sy_split<-sy_split[order(sy_split$M5)]
sy_split

统计进站数据

trade.metro.in <- subset(sy_split,money==0,select=-c(money))
names(trade.metro.in)<-c('card.id','time.in','line.in','station.in','M5.in')
trade.metro.in

统计出站数据

trade.metro.out<-sy_split[money>0]
names(trade.metro.out)<-c('card.id','time.out','line.out','station.out','money','M5.out')
trade.metro.out

根据card.id将5和6合并；并计算乘车时长；将乘车时长大于0的取出来

trade.metro.in.out<-merge(trade.metro.in,trade.metro.out,by=c('card.id'))
trade.metro.in.out$duration=lubridate::period_to_seconds(lubridate::hms(trade.metro.in.out$time.out))-lubridate::period_to_seconds(lubridate::hms(trade.metro.in.out$time.in))
trade.metro.in.out<-subset(trade.metro.in.out,duration>0)
trade.metro.in.out

通过card.id, M5.in来统计出某个card.id的最短的乘车时长
然后通过duration==duration_min，将最近出站时间，找出来
再将中间的统计量去掉，也可以dplyr中的管道%>%实现

trade.metro.in.out[,duration.min:=min(duration),by=.(card.id,M5.in)]
trade.metro.in.out
trade.metro.in.out<-subset(trade.metro.in.out,duration==duration.min,select = -c(duration.min))
trade.metro.in.out

按照card.id来排序，并展示前10条

trade.metro.in.out<-trade.metro.in.out[order(card.id),]
head(trade.metro.in.out,10)

将处理后的数据输出

write.csv(trade.metro.in.out,'shmetro_line_in_out.csv',row.names = FALSE)

利用1中的处理结果，按照station.in,station.out来分组，统计各组的数量
按照进出站的流量排序，取出前10个
展示前6个

cus_nums<-trade.metro.in.out[,.(cusnums=.N),by=.(station.in,station.out)]
cus_nums<-cus_nums[order(cusnums,decreasing = TRUE)]
cus_nums<-cus_nums[0:10,]
head(cus_nums,6)