我有篮球比赛的时间清单。以下是一些示例时间值，用于显示它们的存储方式："11:44.0"，"10:03.0"，"8:35.0"，"6:19.0"，"0:49.9"，"0:03.9" < / p>
（分钟-前导0）：（秒-前导0）。（十分之一秒）
它对％M：％OS格式的响应很好，但是最后我得到了一个完整的日期，只剩下定时器数据。这很不方便，主要是因为它看起来很糟（如果有任何图形或表格自动生成以包含日期），并且如果我在多天内使用它，则必须确保所有值都具有相同的日期，以便彼此适当减去。
> strptime("0:49.9", format = "%M:%OS")
[1] "2018-08-13 00:00:49.9 EDT"
我想将其保留为时间格式，以便于操作。似乎截断方法（例如strptime的{{1}}）将其转换为字符串，而且我认为format中的times类不能处理毫秒（或就我而言，十分之一秒）。
答案 0 :(得分：1)
我们可以使用ms中的lubridate函数，以便以后进行操作。
library(lubridate)
ms(x)
#[1] "11M 44S" "10M 3S" "8M 35S" "6M 19S" "49.9S" "3.9S"
所以让我们说稍后您想向所有这些添加2分钟，您可以这样做
ms(x) + minutes(2)
#[1] "13M 44S" "12M 3S" "10M 35S" "8M 19S" "2M 49.9S" "2M 3.9S"
数据
x <- c("11:44.0", "10:03.0", "8:35.0", "6:19.0", "0:49.9", "0:03.9")
答案 1 :(得分：0)
在阅读了有关此问题的不同主题之后，我得出的结论是，没有日期就没有好的方法来表示日期时间。在某种程度上，所有日期时间格式至少在基础级别上都跟踪日期，即使未显示也是如此。任何能够真正截断它的方法（我能找到）最终都会将值转换回字符串。
我将其保留为当前字符格式，并在需要时在其上调用strptime。看起来像这样：
graph <- ggplot(data, strptime(times, format = "%M:%OS"), scores) + geomline()
ggplot足以自动识别它们都是相同的日期，因此它仅显示时间。将其转换为数字可能会起作用，但随后我需要以十分之一秒（因此12：00.00-> 7200十分之一秒）来度量它，并执行其他转换以以可口的时间格式显示它（比“ 2570十分之一秒变成四分之一”更容易阅读“ 7:43”）