Question

我有这个数据框：

Source: local data frame [446,604 x 2]

                  date pressure
    1  2014_01_01_0:01      991
    2  2014_01_01_0:02      991
    3  2014_01_01_0:03      991
    4  2014_01_01_0:04      991
    5  2014_01_01_0:05      991
    6  2014_01_01_0:06      991
    7  2014_01_01_0:07      991
    8  2014_01_01_0:08      991
    9  2014_01_01_0:09      991
    10 2014_01_01_0:10      991
    ..             ...      ...

我想使用separate()

中的tidyr分隔日期列

library(tidyr)
separate(df, date, into = c("year", "month", "day", "time"), sep="_")

但它不起作用。我设法使用substr()和mutate()：

来完成

library(dplyr)
df %>%
mutate(
        year = substr(date,  1, 4),
        month = substr(date,  6, 7),
        day = substr(date, 9, 10),
        time = substr(date, 12, 15))

更新

它不起作用，因为我的行格式不正确。我能够使用我的初始substr()方法进行诊断，并且发现我在数据帧中有奇怪的条目：

df %>%
  select(date) %>%

  mutate(
    year = substr(date,  1, 4),
    month = substr(date,  6, 7),
    day = substr(date, 9, 10),
    time = substr(date, 12, 15)) %>%

  group_by(year) %>%
  summarise(n=n())

这就是我得到的：

Source: local data frame [33 x 2]

   year      n
1  2014 446293
2  4164      9
3  4165     10
4  4166     10
5  4167     10
6  4168     10
7  4169     10
8  4170     10
9  4171     10
10 4172     10
11 4173     10
12 4174     10
13 4175     10
14 4176     10
15 4177     10
16 4178     10
17 4179     10
18 4180     10
19 4181     10
20 4182     10
21 4183     10
22 4184     10
23 4185     10
24 4186     10
25 4187     10
26 4188     10
27 4189     10
28 4190     10
29 4191     10
30 4192     10
31 4193     11
32 4194     10
33 4195      1

在执行单独的（）之前，是否有更有效的方法来诊断列元素的结构并找到格式错误的行？

Answer 1

步骤如下：

首先尝试separate()（无额外）
请注意，存在格式错误的行（控制台中的错误）
将separate()与extra = "drop"
使用group_by()和summarise()来浏览数据并确定要过滤的行

使用separate（）分割日期

1 个答案: