将日期时间列拆分为日期和时间变量

Posted 2023-02-24

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【中文标题】将日期时间列拆分为日期和时间变量【英文标题】：Split date-time column into Date and time variables 【发布时间】：2013-10-18 00:24:02 【问题描述】：

我有一个格式为“Y-m-d H:M:S”的“日期时间列“开始”。我想将此列拆分为“日期”和“时间”列。

我尝试了以下方法：

df$Date <- sapply(strsplit(as.character(df$Start), " "), "[", 1)
df$Time <- sapply(strsplit(as.character(df$Start), " "), "[", 2)

但是，如果我使用函数 str(df)，这可以工作

# 'data.frame':   18363 obs. of  19 variables:<br>
#  $ Start    : Factor w/ 67 levels "2013-09-01 08:07:41.000",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
# [snip]

所以现在我只需要知道如何将时间和日期从factor 转换为“时间”和“日期”。

【问题讨论】：

使用sapply 而不是lapply。当sapply 遇到“常规”结果时，它会返回一个向量或矩阵。 lapply 总是重新运行一个列表。就是这样！非常感谢！ 【参考方案1】：

怎么样

df$Date <- as.Date(df$Start)

df$Time <- format(df$Start,"%H:%M:%S")

【讨论】：

这给了我这个错误..：格式错误（结构（as.character（x），名称=名称（x），暗淡=暗淡（x），：无效的'trim'论据您的 df$Start 类型为“字符”，它不是时间戳。使用 class() 函数进行检查。在应用上述函数之前，您应该将字符串转换为时间戳。谢谢，R 将其视为一个因素。我已经有一个日期列，实际上确实将“日期”作为一个类。然而，现在我正在与时间作斗争。我用过： df$time strptime(as.character(df$Start),"%Y-%m-%d %H:%M:%S")? 试过那个，但现在它给了我一个错误，“参数'格式'丢失，没有默认值”..【参考方案2】：

df$Date <- as.Date(df$Start) # already got this one from the answers above
df$Time <- format(as.POSIXct(df$Start), format = "%H:%M:%S")

使用as.Date 将“开始”转换为Date 类的变量。对于时间变量，我们首先将“开始”转换为POSIXct。然后使用format将时间分量提取为字符串。

【讨论】：

【参考方案3】：

通过查看您的列格式，我想说您可以使用 as.POSIXct 正确格式化您的列，然后使用 format() 提取所需的数据。

这是我在拆分 DateTime 列时使用的代码，

df$Time <- format(as.POSIXct(df$Start,format="%Y:%m:%d %H:%M:%S"),"%H:%M:%S")

df$Date <- format(as.POSIXct(df$Start,format="%Y:%m:%d %H:%M:%S"),"%Y:%m:%d")

【讨论】：

【参考方案4】：

假设您的数据与此类似，有一个 datetime 列和许多其他列

df <- data.frame(a = 1:5, datetime = as.POSIXct(c('2019-02-01 01:00:00', 
                 '2019-02-01 02:00:00', '2019-02-01 03:00:00', 
                 '2019-02-01 04:00:00', '2019-02-01 05:00:00')))

df
#  a            datetime
#1 1 2019-02-01 01:00:00
#2 2 2019-02-01 02:00:00
#3 3 2019-02-01 03:00:00
#4 4 2019-02-01 04:00:00
#5 5 2019-02-01 05:00:00

我们可以在空格（或任何其他分隔符）上拆分列以获得单独的日期和时间列，这可以使用 tidyr::separate 完成

tidyr::separate(df, datetime, c("date", "time"), sep = " ")
#  a       date     time
#1 1 2019-02-01 01:00:00
#2 2 2019-02-01 02:00:00
#3 3 2019-02-01 03:00:00
#4 4 2019-02-01 04:00:00
#5 5 2019-02-01 05:00:00

如果我们想保留原始列 (datetime)，我们可以添加 remove = FALSE。

【讨论】：

【参考方案5】：

您可能更愿意做这样的事情，避免使用lapply 循环，这并不是真正必要的（但这也不是一件坏事！）...

#  If we had this data...
df <- data.frame( Start = c( "13:11:2013 15:39" , "13:11:2013 16:15" , "13:11:2013 17:52" ) )

#  We can directly make two columns from the split strings without
#  using a loop by call 'do.call'..
new <- do.call( rbind , strsplit( as.character( df$Start ) , " " ) )
#     [,1]         [,2]   
#[1,] "13:11:2013" "15:39"
#[2,] "13:11:2013" "16:15"
#[3,] "13:11:2013" "17:52"


#  Cbind them to the original data liek so...
cbind( df , Date = new[,2] , Time = new[,1] )
#             Start  Date       Time
#1 13:11:2013 15:39 15:39 13:11:2013
#2 13:11:2013 16:15 16:15 13:11:2013
#3 13:11:2013 17:52 17:52 13:11:2013

【讨论】：

这似乎不起作用，但这可能是由于 R 将它作为一个因素读入的事实......谢谢！ @JalouHuntjens as.character 应该注意这一点。我的示例中的数据也是factor。您可以将str( df ) 添加到 OP 中，以便我查看它的外观吗？ @JalouHuntjens 您在数据上运行我的代码时遇到的错误是什么？它应该工作。它只是给了我一个包含以下内容的列表：5259 48.88 1 13740310 2013-09-04 08:14:11.000。如果我使用 str() 那么它仍然会将它作为一个因素读取，它也不会拆分行。我不知道我做错了什么。无论如何，非常感谢您的帮助！【参考方案6】：

如果您对非base 的替代方案持开放态度，您可以使用data.table::IDateTime which

接受日期时间输入并返回包含日期和时间列的数据表

...分别属于IDate* 和ITime** 类：

x = as.POSIXct("2013-09-01 08:07:41") + 0:2
IDateTime(x)
#         idate    itime
# 1: 2013-09-01 08:07:41
# 2: 2013-09-01 08:07:42
# 3: 2013-09-01 08:07:43