[R] 장비 On, Off 상태로 가동 시간을 구하고, 장비 별 평균 가동 시간 구하기

이번 포스팅에서는 장비별로 On, Off 상태 변화 간의 가동 시간(run time)을 구하고, 이렇게 구한 장비별 가동 시간의 평균을 집계해보겠습니다. 

먼저, 장비(device), 날짜/시간(time), status('ON', 'OFF') 의 3개 변수로 구성된 간단한 예제 DataFrame을 만들어보겠습니다. 

> #=========================== > # time difference by device > #=========================== >  > device <- c('A', 'A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'B', 'C', 'C', 'C', 'C', 'C') > time <- c('2018-07-01 10:20:23', '2018-07-01 10:30:55', '2018-07-01 11:11:01', +           '2018-07-01 11:51:41', '2018-07-02 07:11:02', '2018-07-02 09:00:33', +           '2018-07-02 09:20:24', '2018-07-02 12:12:21', '2018-07-02 14:01:09', +           '2018-07-02 18:11:41', '2018-07-02 19:21:51', '2018-07-02 20:30:00') > status <- c('ON', 'ON', 'ON', 'OFF', 'ON', 'ON', 'OFF', 'ON', 'OFF', 'ON', 'ON', 'OFF') >  > df <- data.frame(device, time, status) > df    device                time status 1       A 2018-07-01 10:20:23     ON   <-- start 2       A 2018-07-01 10:30:55     ON 3       A 2018-07-01 11:11:01     ON 4       A 2018-07-01 11:51:41    OFF    <-- end 5       B 2018-07-02 07:11:02     ON    <-- start 6       B 2018-07-02 09:00:33     ON 7       B 2018-07-02 09:20:24    OFF    <-- end 8       C 2018-07-02 12:12:21     ON    <-- start 9       C 2018-07-02 14:01:09    OFF     <-- end 10      C 2018-07-02 18:11:41     ON    <-- start 11      C 2018-07-02 19:21:51     ON 12      C 2018-07-02 20:30:00    OFF     <-- end >

다음으로 장비(device)와 날짜/시간(time)을 기준으로 정렬(sort)을 하겠습니다. 

> # sort df by device and time in ascending order > df <- df[order(device, time),] > df    device                time status 1       A 2018-07-01 10:20:23     ON 2       A 2018-07-01 10:30:55     ON 3       A 2018-07-01 11:11:01     ON 4       A 2018-07-01 11:51:41    OFF 5       B 2018-07-02 07:11:02     ON 6       B 2018-07-02 09:00:33     ON 7       B 2018-07-02 09:20:24    OFF 8       C 2018-07-02 12:12:21     ON 9       C 2018-07-02 14:01:09    OFF 10      C 2018-07-02 18:11:41     ON 11      C 2018-07-02 19:21:51     ON 12      C 2018-07-02 20:30:00    OFF >

각 장비(device) 별로 'ON' 이후에 다음 'OFF' 까지의 사이 중간에 끼어있는 'ON'은 필요가 없으므로 삭제를 해서 새로운 'df_2' 이름의 DataFrame을 만들어보겠습니다. 

[ 전처리 후의 Output Image ]

device                time status 1       A 2018-07-01 10:20:23     ON   <-- start 2       A 2018-07-01 10:30:55     ON 3       A 2018-07-01 11:11:01     ON 4       A 2018-07-01 11:51:41    OFF    <-- end 5       B 2018-07-02 07:11:02     ON    <-- start 6       B 2018-07-02 09:00:33     ON 7       B 2018-07-02 09:20:24    OFF    <-- end 8       C 2018-07-02 12:12:21     ON    <-- start 9       C 2018-07-02 14:01:09    OFF     <-- end 10      C 2018-07-02 18:11:41     ON    <-- start 11      C 2018-07-02 19:21:51     ON 12      C 2018-07-02 20:30:00    OFF     <-- end

> # set of device > device_set <- as.character(unique(df$device)) >  > # blank DataFrame to store the preprocessed dataset > df_2 <- data.frame() >  > for (i in 1:length(device_set)){ +   # split dataframe by device +   device_i <- device_set[i] +   df_i <- df[df$device == device_i, ] +    +   # add the first time of df_i to df2 +   df_2 <- rbind(df_2, df_i[1,]) +    +   # add the time if the device is turned off or turned on again +   for (j in 1:(nrow(df_i)-1)){ +     if((df_i$status[j] == 'ON' & df_i$status[j+1] == 'OFF') |  +        (df_i$status[j] == 'OFF' & df_i$status[j+1] == 'ON')){ +       df_2 <- rbind(df_2, df_i[j+1,]) +     } +   } + } >  > df_2    device                time status 1       A 2018-07-01 10:20:23     ON 4       A 2018-07-01 11:51:41    OFF 5       B 2018-07-02 07:11:02     ON 7       B 2018-07-02 09:20:24    OFF 8       C 2018-07-02 12:12:21     ON 9       C 2018-07-02 14:01:09    OFF 10      C 2018-07-02 18:11:41     ON 12      C 2018-07-02 20:30:00    OFF >

lag() window function을 사용해서 장비, 날짜/시간, 상태를 한칸씩 밑으로 내리고(Lag), 장비 이름과 상태를 기준으로 필요한 행만 남기고 나머지는 삭제하겠습니다. 

> # lag window function > library(dplyr) > df_2_lag <- mutate(df_2,  +                    device_lag = lag(device, 1),  +                    time_lag = lag(time, 1),  +                    status_lag = lag(status, 1)) >  >  > # filtering > df_2_lag_filtered <- df_2_lag %>%  +   filter(device == device_lag & status == 'OFF') >  > df_2_lag_filtered   device                time status device_lag            time_lag status_lag 1      A 2018-07-01 11:51:41    OFF          A 2018-07-01 10:20:23         ON 2      B 2018-07-02 09:20:24    OFF          B 2018-07-02 07:11:02         ON 3      C 2018-07-02 14:01:09    OFF          C 2018-07-02 12:12:21         ON 4      C 2018-07-02 20:30:00    OFF          C 2018-07-02 18:11:41         ON >

이제 장비(device)별로 'ON' 이후 다음번 'OFF' 까지의 가동 시간(run_time)을 difftime() 함수를 사용해서 구해보겠습니다. 이때 strptime() 함수를 사용해서 문자열 값을 '년/월/일/시간/분/초("%Y-%m-%d %H:%M:%S")' 형태로 만들어준 후에 difftime() 함수를 사용할 수 있습니다.  이렇 구한 가동시간은 '시간(hour)' 단위 값입니다. (분으로 환산하려면 곱하기 60, 초로 환산하려면 곱하기 60*60 을 해주면 됩니다) 

> # calculate the run_time > df_2_lag_filtered$run_time <- as.numeric(difftime(strptime(df_2_lag_filtered$time, "%Y-%m-%d %H:%M:%S"), +                                                   strptime(df_2_lag_filtered$time_lag, "%Y-%m-%d %H:%M:%S"))) >  > df_2_lag_filtered   device                time status device_lag            time_lag status_lag run_time 1      A 2018-07-01 11:51:41    OFF          A 2018-07-01 10:20:23         ON 1.521667 2      B 2018-07-02 09:20:24    OFF          B 2018-07-02 07:11:02         ON 2.156111 3      C 2018-07-02 14:01:09    OFF          C 2018-07-02 12:12:21         ON 1.813333 4      C 2018-07-02 20:30:00    OFF          C 2018-07-02 18:11:41         ON 2.305278 >

마지막으로, 각 장비(device)별 가동시간(run_time)의 평균을 구해보겠습니다. 

> # average of run_time by device > run_time_by_device <- df_2_lag_filtered %>%  +   group_by(device) %>%  +   summarise(run_time_avg = mean(run_time)) >  > run_time_by_device # A tibble: 3 x 2   device run_time_avg   <fct>         <dbl> 1 A              1.52 2 B              2.16 3 C              2.06 >

많은 도움이 되었기를 바랍니다. 

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