我的数据框示例:
date
1 25 February 1987
2 20 August 1974
3 9 October 1984
4 18 August 1992
5 19 September 1995
6 16-Oct-63
7 30-Sep-65
8 22 Jan 2008
9 13-11-1961
10 18 August 1987
11 15-Sep-70
12 5 October 1994
13 5 December 1984
14 03/23/87
15 30 August 1988
16 26-10-1993
17 22 August 1989
18 13-Sep-97
我有一个大型数据框,其日期变量有多种日期格式。变量中的大多数格式如上所示 - 还有一些非常罕见的其他格式。有多种格式的原因是数据是从各种使用不同格式的网站中拉出来的。
我尝试过使用简单的转换,例如
strftime(mydf$date,"%d/%m/%Y")
但如果有多种格式,这些转换将无效。我不想采用多种gsub类型编辑。我想知道我是否错过了一个更简单的解决方案?
代码例如:
structure(list(date = structure(c(12L, 8L, 18L, 6L, 7L, 4L, 14L,
10L, 1L, 5L, 3L, 17L, 16L, 11L, 15L, 13L, 9L, 2L), .Label = c("13-11-1961",
"13-Sep-97", "15-Sep-70", "16-Oct-63", "18 August 1987", "18 August 1992",
"19 September 1995", "20 August 1974", "22 August 1989", "22 Jan 2008",
"03/23/87", "25 February 1987", "26-10-1993", "30-Sep-65", "30 August 1988",
"5 December 1984", "5 October 1994", "9 October 1984"), class = "factor")), .Names = "date", row.names = c(NA,
-18L), class = "data.frame")
答案 0 :(得分:20)
您可以在parse_date_time
包中尝试lubridate
“允许用户使用orders
参数指定多个格式顺序来处理异构的日期时间字符表示”。有点像...
library(lubridate)
parse_date_time(x = df$date,
orders = c("d m y", "d B Y", "m/d/y"),
locale = "eng")
...应该能够处理大部分格式。请注意b
/B
formats are locale
sensitive。
orders
中可以使用的其他日期时间格式列在?strptime
的详细信息部分。
答案 1 :(得分:5)
这是一个基本解决方案:
fmts <- c("%d-%b-%y", "%d %b %Y", "%d-%m-%Y", "%m/%d/%y")
d <- as.Date(as.numeric(apply(outer(DF$date, fmts, as.Date), 1, na.omit)), "1970-01-01")
我们做了一个简化的假设,即每个输入日期恰好有1种格式。在示例中似乎就是这种情况,但如果不是用na.omit
替换function(x) c(na.omit(x), NA)[1])
。
请注意,两位数的年份可能不明确,但似乎它应该总是在过去,所以如果不是,我们减去100年:
past <- function(x) ifelse(x > Sys.Date(), seq(from=x, length=2, by="-100 year")[2], x)
as.Date(sapply(d, past), "1970-01-01")
对于样本数据,最后一行给出:
[1] "1987-02-25" "1974-08-20" "1984-10-09" "1992-08-18" "1995-09-19"
[6] "1963-10-16" "1965-09-30" "2008-01-22" "1961-11-13" "1987-08-18"
[11] "1970-09-15" "1994-10-05" "1984-12-05" "1987-03-23" "1988-08-30"
[16] "1993-10-26" "1989-08-22" "1997-09-13"
答案 2 :(得分:0)
尝试编写一个函数,然后再调用它。例如: 您有一个字符串“ dd-mm-yyyy”,并且只想从中提取月份,然后
month <- function(date_var){
#将月份值存储在月份中
ay_month<- as.Date(date_var,format = "%d-%m-%Y")
month <- format(date_var, "%m")
return(month)
}
现在通过以在向量中查找月份,将字符格式更改为Date。输出为04
month(as.Date("12-04-2014", format = "%d-%m-%Y"))