在R中仅对同一类别中的连续行数据进行分组

这是我正在处理的一个模拟数据框架:

df_in <- data.frame(
  time = c(1,2,3,4,5,6,7,8,9,10),
  state = c(1,1,1,2,2,3,1,1,1,2),
  returns = c(0.5,0.2,0.3,0.4,0.1,0.2,1.1,0.8,0.5,0.2)
)
   time state returns
1     1     1     0.5
2     2     1     0.2
3     3     1     0.3
4     4     2     0.4
5     5     2     0.1
6     6     3     0.2
7     7     1     1.1
8     8     1     0.8
9     9     1     0.5
10   10     2     0.2

我希望聚合数据，以便在连续行中具有相同"状态"的返回将被计算在一起，最好是组合在一起，但对于此应用程序，简单的求和也很好.

我希望输出如下所示:

df_out <- data.frame(
  time_start = c(1,4,6,7,10),
  time_end = c(3,5,6,9,10),
  state = c(1,2,3,1,2),
  returns = c(1.0,0.5,0.2,2.4,0.2)
)

  time_start time_end state returns
1          1        3     1     1.0
2          4        5     2     0.5
3          6        6     3     0.2
4          7        9     1     2.4
5         10       10     2     0.2

在这个例子中，我将yield 简单地加在一起，但正如前面所说的，如果可能的话，复合yield 将是最优的.

另有thread个与我试图实现的目标相当接近，但它使用了一个可识别的‘ID’，而这里的州没有.

我并没有try 太多，但正在考虑使用dplyr包中的方法，因为对于这样的事情，它们似乎相当有效.不过，我对这个套餐完全陌生.