如何总结数据点之间的重叠部分

Question

我有一组通过RFID读取器的动物数据集，看起来像这样-

ID    date_time                 
A     2019-11-02 08:07:47    
B     2019-11-02 08:07:48 
A     2019-11-02 08:07:49
A     2019-11-02 08:07:50
A     2019-11-02 08:09:12
A     2019-11-02 08:09:13
B     2019-11-02 08:09:17

我最近问了这个问题，（combine multiple rows into one time interval），现在我的数据看起来像这样-（数据分为十秒的间隔）

ID     start_date_time.      end_date_time
A      2019-11-02 08:07:47   2019-11-02 08:07:50
B      2019-11-02 08:07:48   2019-11-02 08:07:48
A      2019-11-02 08:09:12   2019-11-02 08:09:13
B      2019-11-02 08:09:17   2019-11-02 08:09:47

我还添加了一个汇总间隔的列

dat$Interval = interval(dat$start_date_time,dat$end_date_time)

我现在需要找到并总结这些间隔在何处相交，并将其作为计数，以显示动物互动（或同时出现在RFID阅读器上）的次数-（并且无需重复反向交互，即A-B，B-A）

ID     ID2     Interactions(n)
A      A       0
A      B       1    
A      C       3

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Answer 1

这个问题很难回答。也许这可能是一个很好的起点：

library(tidyverse)
library(lubridate)

cbind(
  dat[rep(1:nrow(dat[-1, ]), nrow(dat[-1, ]):1), c(1, 4)],          
  setNames(
    dat[unlist(sapply(2:nrow(dat), seq, to = nrow(dat))), c(1, 4)],
    c('ID2', 'Interval2')
    )
  ) %>%
  mutate(
    interacts = intersect(Interval, Interval2),
    Interval  = NULL,
    Interval2 = NULL
  ) %>%
  filter(!is.na(as.numeric(interacts))) %>%
  count(ID, ID2)

# # A tibble: 1 x 3
#   ID    ID2       n
#   <chr> <chr> <int>
# 1 A     B         1