我可以在两个不同的日期之间获取数据框,例如:
choose(N, K)
结果:
thisYear <- data[data$date >= "2016-07-18" & data$date <= "2016-07-19", ]
但如果我查询相同的日期:
18 rows // becos there are data on the 2016-07-18
结果:
thisYear <- data[data$date >= "2016-07-18" & data$date <= "2016-07-18", ]
但我希望它能够回归:
0 row
有可能吗?我该怎么办?
我的数据框:
18 rows // becos there are data on the 2016-07-18
答案 0 :(得分:1)
如果您想坚持自己的语法,请将所有内容包装在as.Date
中:
data[as.Date(data$date) >= as.Date("2016-07-18") & as.Date(data$date) <= as.Date("2016-07-18"), ]
particles humidity timestamp date
1 1 1.3 1.468833e+12 2016-07-18 17:15:54
2 1.1 3 1.468833e+12 2016-07-18 17:16:05
3 2.1 1.1 1.468833e+12 2016-07-18 17:16:18
4 2.1 1.1 1.468834e+12 2016-07-18 17:18:58
5 2.1 1.1 1.468834e+12 2016-07-18 17:18:58
6 2.1 1.1 1.468834e+12 2016-07-18 17:18:58
7 2.1 1.1 1.468834e+12 2016-07-18 17:18:58
8 2.1 1.1 1.468834e+12 2016-07-18 17:18:58
9 2.1 1.1 1.468834e+12 2016-07-18 17:18:59
10 2.1 1.1 1.468834e+12 2016-07-18 17:18:59
11 2.1 1.1 1.468834e+12 2016-07-18 17:18:59
12 3.1 1.1 1.468834e+12 2016-07-18 17:19:14
13 11 1.1 1.468834e+12 2016-07-18 17:19:19
14 11 2.1 1.468834e+12 2016-07-18 17:19:22
15 11 0.1 1.468834e+12 2016-07-18 17:19:26
16 1.1 0.1 1.468834e+12 2016-07-18 17:19:33
17 1.1 0.1 1.468840e+12 2016-07-18 19:06:59
18 1.1 21 1.468840e+12 2016-07-18 19:07:04
我愿意:
library(dplyr)
filter(data, as.Date(date) >= as.Date("2016-07-18") & as.Date(data$date) <= as.Date("2016-07-18"))
particles humidity timestamp date
1 1 1.3 1.468833e+12 2016-07-18 17:15:54
2 1.1 3 1.468833e+12 2016-07-18 17:16:05
3 2.1 1.1 1.468833e+12 2016-07-18 17:16:18
4 2.1 1.1 1.468834e+12 2016-07-18 17:18:58
5 2.1 1.1 1.468834e+12 2016-07-18 17:18:58
6 2.1 1.1 1.468834e+12 2016-07-18 17:18:58
7 2.1 1.1 1.468834e+12 2016-07-18 17:18:58
8 2.1 1.1 1.468834e+12 2016-07-18 17:18:58
9 2.1 1.1 1.468834e+12 2016-07-18 17:18:59
10 2.1 1.1 1.468834e+12 2016-07-18 17:18:59
11 2.1 1.1 1.468834e+12 2016-07-18 17:18:59
12 3.1 1.1 1.468834e+12 2016-07-18 17:19:14
13 11 1.1 1.468834e+12 2016-07-18 17:19:19
14 11 2.1 1.468834e+12 2016-07-18 17:19:22
15 11 0.1 1.468834e+12 2016-07-18 17:19:26
16 1.1 0.1 1.468834e+12 2016-07-18 17:19:33
17 1.1 0.1 1.468840e+12 2016-07-18 19:06:59
18 1.1 21 1.468840e+12 2016-07-18 19:07:04