如何操作日期列的时间部分?

时间:2017-07-29 14:07:23

标签: r datetime lubridate posixct

如何编写此代码(hour来自lubridate包)?

目标:如果PICK_DATE的小时部分晚于16:00,则ADJ_PICK_DATE应该是次日03:00。如果PICK_DATE的小时部分早于03:00,那么ADJ_PICK_DATE将是03:00的同一天。问题是,当没有需要更改时,代码仍然会在PICK_DATE增加3小时,即PICK_DATE的小时部分在03:00和16:00之间。

x$PICK_TIME <- cut(hour(x$PICK_DATE), c(-1, 2, 15, 24), c("EARLY", "OKAY", "LATE"))    
x$ADJ_PICK_DATE <- ifelse(x$PICK_TIME=="EARLY",
                          as.POSIXct(paste(format(x$PICK_DATE, "%d-%b-%Y"), "03:00"),
                                 format="%d-%b-%Y %H:%M"), x$PICK_DATE)
x$ADJ_PICK_DATE <- ifelse(x$PICK_TIME=="LATE",
                          as.POSIXct(paste(format(x$PICK_DATE+86400, "%d-%b-%Y"),
                                           "03:00"), format="%d-%b-%Y %H:%M"),
                          x$ADJ_PICK_DATE)
x$ADJ_PICK_DATE <- as.POSIXct(x$ADJ_PICK_DATE, origin = "1970-01-01")

请帮助。

示例数据:

PICK_DATE   SHIP_DATE
01-APR-2017 00:51   02-APR-2017 06:55 AM
01-APR-2017 00:51   02-APR-2017 12:11 PM
01-APR-2017 00:51   02-APR-2017 12:11 PM
01-APR-2017 00:51   02-APR-2017 09:39 AM

2 个答案:

答案 0 :(得分:1)

所以听起来你只需要做两个不同的算术运算,以日期时间为条件?

我可以考虑访问小时组件的最简单方法是将时间存储在POSIXlt中。我相信&#34; l&#34;站立或&#34;列表&#34;,这使您可以将时间戳视为列表,其中不同的时间测量值是相应的可访问属性。

像这样:

> time <- as.POSIXlt('2017-07-29 15:12:01')
> time
[1] "2017-07-29 15:12:01 EDT"
> time$hour
[1] 15

因此,您可以编写一个执行所需操作的函数,并将其提供给您的日期列。我很难接受它,因为我不太了解这个问题,但这是一个骷髅:

ComputeDifference <- function(time) {

     if (time$hour < 3) {
       # code to count orders between 0 and 3 "from same day 3:00"

    }
    if (time$hour > 16) {
      # code to consider late orders

    }

}

如果你投入样本数据并改进问题,也许我可以对此进行更彻底的解决。

答案 1 :(得分:1)

这是一个简单,可重复的例子。根据您提出的问题,我不得不编制一些示例数据。我建议您阅读dplyrlubridate,因为它们会帮助您处理日期。

编辑:已更新以使用月末日期。

library(lubridate)
library(dplyr)

df <- data.frame(pick_date = c("01-APR-2017 00:51", "02-APR-2017 08:53", "15-APR-2017 16:12", "23-APR-2017 02:04", "30-APR-2017 20:08"), ship_date = c("05-APR-2017 06:55", "09-APR-2017 12:11", "30-APR-2017 13:11", "02-MAY-2017 15:16", "05-MAY-2017 09:57"))

df %>% 
    mutate(pick_date = dmy_hm(pick_date)) %>% 
    mutate(ship_date = dmy_hm(ship_date)) %>% 
    mutate(pick_time = case_when(
        hour(pick_date) <= 3 ~ "early",
        hour(pick_date) >= 16 ~ "late",
        TRUE ~ "okay")
    ) %>% 
    mutate(new_pick_time = case_when(
        pick_time == "early" ~ hms(hours(3)),
        pick_time == "late" ~ hms(hours(3)),
        TRUE ~ hms(paste0(hour(pick_date), "H ", minute(pick_date), "M ", second(pick_date), "S")))
    ) %>% 
    mutate(temp_pick_date = case_when(
        pick_time == "early" ~ pick_date,
        pick_time == "late" ~ pick_date + days(1),
        TRUE ~ pick_date)
    ) %>% 
    mutate(new_pick_date = make_datetime(year(temp_pick_date), month(temp_pick_date), day(temp_pick_date), hour(new_pick_time), minute(new_pick_time), second(new_pick_time))) %>%
    select(-new_pick_time, -temp_pick_date)

返回

            pick_date           ship_date pick_time       new_pick_date
1 2017-04-01 00:51:00 2017-04-05 06:55:00     early 2017-04-01 03:00:00
2 2017-04-02 08:53:00 2017-04-09 12:11:00      okay 2017-04-02 08:53:00
3 2017-04-15 16:12:00 2017-04-30 13:11:00      late 2017-04-16 03:00:00
4 2017-04-23 02:04:00 2017-05-02 15:16:00     early 2017-04-23 03:00:00
5 2017-04-30 20:08:00 2017-05-05 09:57:00      late 2017-05-01 03:00:00