将重叠间隔与 lubridate 结合起来

我希望组合润滑间隔，以便如果它们重叠，则从内部第一个时间中取出最小值，并从内部最后一个时间中取出最大值，并汇总以创建一个跨越整个周期的新间隔。这是一个代表：

library(lubridate, warn.conflicts = FALSE)
library(dplyr, warn.conflicts = FALSE)
library(tibble)

dat <- tibble(
  animal = rep(c("elk", "wolf", "moose"), each = 2),
  date_interval = c(
    interval(as.Date("2020-04-01"), as.Date("2020-04-05")),
    interval(as.Date("2020-04-10"), as.Date("2020-04-15")),
    interval(as.Date("2020-03-01"), as.Date("2020-04-01")),
    interval(as.Date("2020-02-15"), as.Date("2020-03-15")),
    interval(as.Date("2020-10-01"), as.Date("2020-11-01")),
    interval(as.Date("2020-09-15"), as.Date("2020-10-15"))
  )
)

dat
#> # A tibble: 6 x 2
#>   animal date_interval                 
#>   <chr>  <Interval>                    
#> 1 elk    2020-04-01 UTC--2020-04-05 UTC
#> 2 elk    2020-04-10 UTC--2020-04-15 UTC
#> 3 wolf   2020-03-01 UTC--2020-04-01 UTC
#> 4 wolf   2020-02-15 UTC--2020-03-15 UTC
#> 5 moose  2020-10-01 UTC--2020-11-01 UTC
#> 6 moose  2020-09-15 UTC--2020-10-15 UTC

好的，所以在wolf and moose级别，我们有重叠的间隔。假设这是same狼和驼鹿之类的东西会重复计算天数：

dat %>%
  group_by(animal) %>%
  mutate(time = time_length(date_interval)) %>%
  summarise(time_cumu = sum(time))
#> `summarise()` ungrouping output (override with `.groups` argument)
#> # A tibble: 3 x 2
#>   animal time_cumu
#>   <chr>      <dbl>
#> 1 elk       777600
#> 2 moose    5270400
#> 3 wolf     5184000

这是我想要得到的输出类型，它总结了重叠间隔：

tibble(
  animal = c("elk", "elk", "wolf", "moose"),
  date_interval = c(
    interval(as.Date("2020-04-01"), as.Date("2020-04-05")),
    interval(as.Date("2020-04-10"), as.Date("2020-04-15")),
    interval(as.Date("2020-02-15"), as.Date("2020-04-01")),
    interval(as.Date("2020-09-15"), as.Date("2020-11-01"))
  )
)
#> # A tibble: 4 x 2
#>   animal date_interval                 
#>   <chr>  <Interval>                    
#> 1 elk    2020-04-01 UTC--2020-04-05 UTC
#> 2 elk    2020-04-10 UTC--2020-04-15 UTC
#> 3 wolf   2020-02-15 UTC--2020-04-01 UTC
#> 4 moose  2020-09-15 UTC--2020-11-01 UTC

Ideas?

lubridate 中似乎没有用于将间隔向量合并为不重叠间隔向量的函数。

这是实现它的一种方法：

int_merge <- function(x) {
  if(length(x) == 1) return(x)
  x <- x[order(int_start(x))]
  y <- x[1]
  for(i in 2:length(x)){
    if(int_overlaps(y[length(y)], x[i]))
      y[length(y)] <- interval(start = min(int_start(c(y[length(y)], x[i]))),
                               end = max(int_end(c(y[length(y)], x[i]))))
    else
      y <- c(y, x[i])
  }
  return(y)
}

这允许您执行以下操作：

dat %>% 
   group_by(animal) %>% 
   summarize(date_interval = int_merge(date_interval))

#> # A tibble: 4 x 2
#> # Groups:   animal [3]
#>   animal date_interval                 
#>   <chr>  <Interval>                    
#> 1 elk    2020-04-01 UTC--2020-04-05 UTC
#> 2 elk    2020-04-10 UTC--2020-04-15 UTC
#> 3 moose  2020-09-15 UTC--2020-11-01 UTC
#> 4 wolf   2020-02-15 UTC--2020-04-01 UTC