R将列类从数字更改为时间

时间:2019-10-08 14:08:25

标签: r posixct

我是R的新手,并且正在使用它进行一些数据分析,并且遇到了障碍。 我想将数据框中的两列(78)的类从数字更改为时间。目前它们以POSIX显示,我希望它们以时间H:M的形式显示 我尝试过:

 library(tidyverse)
 library(lubridate)
 df[7, 8] <- lapply(df[7, 8], 
                     as.POSIXct, tz = "GMT", format,
                     tryFormats = c("%H:%M"),
                     optional = TRUE)

并显示以下错误消息:

  
    

as.POSIXct.default(origin,tz =“ GMT”,...)中的错误:           不知道如何将“ origin”转换为“ POSIXct”类

  

任何帮助将不胜感激

这是我数据框的78列中的示例

df <- structure(list(MAU_visit_time = c(42161.5416666667, 42154.8368055556, 
42160.6666666667, 42154.9583333333, NA), time_seen = c(42161.625, 
42154.9027777778, 42160.7222222222, 42154.0416666667, 42154.66875
)), class = "data.frame", row.names = c(NA, -5L))

任何帮助将不胜感激

1 个答案:

答案 0 :(得分:0)

这是您可以做的。我相信细胞只有几秒钟,所以您可以使用

library(lubridate)
df$MAU_visit_time <- seconds_to_period(df$MAU_visit_time)
df$time_seen <- seconds_to_period(df$time_seen)

#             MAU_visit_time                 time_seen
# 1 11H 42M 41.5416666667006S           11H 42M 41.625S
# 2 11H 42M 34.8368055555984S 11H 42M 34.9027777778028S
# 3 11H 42M 40.6666666667006S 11H 42M 40.7222222221972S
# 4 11H 42M 34.9583333332994S 11H 42M 34.0416666667006S
# 5                      <NA> 11H 42M 34.6687499999971S
# -------------------------------------------------------------------------
# To extract hour(h), minute(m) and second(s)
hour(df$MAU_visit_time[1])
#11
minute(df$MAU_visit_time[1])
#42
second(df$MAU_visit_time[1])
#41.54167
hms(df$MAU_visit_time[1])
#"11H 42M 41.5416666667006S"

更新

如果您要以11:42:41.625格式设置列格式,则可以使用paste对其进行格式化,但是请记住,您丢失了lubridate日期格式(列将是字符)。

df$MAU_visit_time <- paste(hour(df$MAU_visit_time),minute(df$MAU_visit_time),second(df$MAU_visit_time),sep=":")
df$time_seen <- paste(hour(df$time_seen), minute(df$time_seen), second(df$time_seen),sep=":")
# -------------------------------------------------------------------------

#           MAU_visit_time              time_seen
# 1 11:42:41.5416666667006           11:42:41.625
# 2 11:42:34.8368055555984 11:42:34.9027777778028
# 3 11:42:40.6666666667006 11:42:40.7222222221972
# 4 11:42:34.9583333332994 11:42:34.0416666667006
# 5               NA:NA:NA 11:42:34.6687499999971

希望这就是您想要的。