在NA值上使用strptime

时间:2019-01-13 01:59:00

标签: r strptime

我需要使用strptime函数转换时间戳,如下所示:

yield

根据需要,我已将其复制到一个csv文件中并读入R:

Tue Feb 11 12:18:36 +0000 2014
Tue Feb 11 12:23:22 +0000 2014
Tue Feb 11 12:26:26 +0000 2014
Tue Feb 11 12:28:02 +0000 2014

然后我尝试使用以下方法将其转换为可识别的时间:

timestamp_data <- read.table('timestamp_data.csv')

当我尝试在R中查看格式化的数据时,我仍然获得NA值。我认为问题是,当我在R中查看导入的csv数据时,它没有显示'+0000',而只是显示0。解决这个问题?

2 个答案:

答案 0 :(得分:0)

您使用的是read.table,而不是read.csv。前者在空白处分割,因此将日期时间分割为多列:

df <- read.table(text = 'Tue Feb 11 12:18:36 +0000 2014
Tue Feb 11 12:23:22 +0000 2014
Tue Feb 11 12:26:26 +0000 2014
Tue Feb 11 12:28:02 +0000 2014')

df
#>    V1  V2 V3       V4 V5   V6
#> 1 Tue Feb 11 12:18:36  0 2014
#> 2 Tue Feb 11 12:23:22  0 2014
#> 3 Tue Feb 11 12:26:26  0 2014
#> 4 Tue Feb 11 12:28:02  0 2014

str(df)
#> 'data.frame':    4 obs. of  6 variables:
#>  $ V1: Factor w/ 1 level "Tue": 1 1 1 1
#>  $ V2: Factor w/ 1 level "Feb": 1 1 1 1
#>  $ V3: int  11 11 11 11
#>  $ V4: Factor w/ 4 levels "12:18:36","12:23:22",..: 1 2 3 4
#>  $ V5: int  0 0 0 0
#>  $ V6: int  2014 2014 2014 2014

如果您使用read.csv(带有合理的参数),则可以使用:

df <- read.csv(text = 'Tue Feb 11 12:18:36 +0000 2014
Tue Feb 11 12:23:22 +0000 2014
Tue Feb 11 12:26:26 +0000 2014
Tue Feb 11 12:28:02 +0000 2014', header = FALSE, stringsAsFactors = FALSE)

df$datetime <- as.POSIXct(df$V1, format = '%a %b %d %H:%M:%S %z %Y', tz = 'UTC')

df
#>                               V1            datetime
#> 1 Tue Feb 11 12:18:36 +0000 2014 2014-02-11 12:18:36
#> 2 Tue Feb 11 12:23:22 +0000 2014 2014-02-11 12:23:22
#> 3 Tue Feb 11 12:26:26 +0000 2014 2014-02-11 12:26:26
#> 4 Tue Feb 11 12:28:02 +0000 2014 2014-02-11 12:28:02

str(df)
#> 'data.frame':    4 obs. of  2 variables:
#>  $ V1      : chr  "Tue Feb 11 12:18:36 +0000 2014" "Tue Feb 11 12:23:22 +0000 2014" "Tue Feb 11 12:26:26 +0000 2014" "Tue Feb 11 12:28:02 +0000 2014"
#>  $ datetime: POSIXct, format: "2014-02-11 12:18:36" "2014-02-11 12:23:22" ...

我在这里使用as.POSIXct而不是strptime,因为前者通常是您所需要的,但是strptime现在也可以使用。

答案 1 :(得分:0)

我发现lubridate软件包使日期处理变得更加容易,并且read_csv / readr中的tidyverse不会自动设置因子。

library(lubridate)
library(tidyverse)

timestamp_data <- read_csv('timestamp_data.csv', col_names = FALSE)
timestamp_data$parsed_date <- parse_date_time(timestamp_data$X1, "%a %b %d %H:%M:%S %z %Y")