Question

建议使用hms包的替代方法，将数字转换为MM：SS，从而提供与difftime不同的类。

以下面的示例为例，我想将data.frame（当前以毫秒为单位）中的变量y转换为时间格式MM：SS以获得更高的总和。

library(hms)

x <- c('a','b')
y = c(256733,249800)
z <- data.frame(x,y)

z$y <- z$y/1000

z$y  <- as.hms(z$y)
class(z$y)

sum(z$y)

当前返回...

时差506.533秒

时间变量应最终为：

04:16 04:09

sum（z $ y）= 08:26

Answer 1

您可以使用lubridate软件包。 dplyr软件包仅用于简化数据操作。

library(lubridate)
library(dplyr)

# 1 milisecond = 0.001 second
mili_sec <- 0.001

x <- c('a','b')
y <- c(256733,249800)
z <- data.frame(x,y)
z <- z %>% 
  dplyr::mutate(y = y*mili_sec,
                y = lubridate::seconds_to_period(y),
                y = lubridate::parse_date_time(y, "%M %S"),
                H = base::format(y,"%M"),
                S = base::format(y,"%S"))
z

> z
  x                   y  H  S
1 a 0000-01-01 00:04:17 04 17
2 b 0000-01-01 00:04:10 04 10

endM <- sum(as.numeric(z$H))
endS <- sum(as.numeric(z$S))
base::format(lubridate::parse_date_time(paste(endM, endS), "%M %S"), "%M:%S")

[1] "08:27"

Answer 2

另一个选择是使用lubridate::dmilliseconds

z$y1 <- dmilliseconds(z$y)
  x      y                       y1
1 a 256733 256.733s (~4.28 minutes)
2 b 249800   249.8s (~4.16 minutes)

> sum(z$y1)
[1] 506.533

使用seconds_to_period将y1转换为MM：SS格式。

将毫秒数字转换为时间MM：SS，然后求和

2 个答案: