我有一个大型数据集，其中包含事件时间和日期的单独列。我最终创建了一个同时包含时间和日期的主dttm对象，但是在尝试根据日期进行过滤时遇到了麻烦。这是一个反映我自己的示例数据集：
library(tidyverse)
d<- structure(list(date = structure(c(1530921600, 1531008000,
1530403200, 1530489600, 1530576000, 1530489600, 1530576000, 1531008000,
1530921600, 1530662400, 1530748800, 1531180800, 1530748800, 1531526400,
1531526400, 1532044800, 1532131200, 1531180800, 1531353600, 1531353600
), class = c("POSIXct", "POSIXt"), tzone = "UTC"), date_time = structure(c(1531019100,
1531117500, 1530440640, 1530562440, 1530633240, 1530571920, 1530648900,
1531037100, 1531010460, 1530717240, 1530808200, 1531237020, 1530813000,
1531614060, 1531637640, 1532104320, 1532195220, 1531290120, 1531434300,
1531409280), class = c("POSIXct", "POSIXt"), tzone = "")), class = c("tbl_df",
"tbl", "data.frame"), row.names = c(NA, -20L))
以下是数据的外观：
# A tibble: 20 x 2
date date_time
<dttm> <dttm>
1 2018-07-07 00:00:00 2018-07-07 20:05:00
2 2018-07-08 00:00:00 2018-07-08 23:25:00
3 2018-07-01 00:00:00 2018-07-01 03:24:00
4 2018-07-02 00:00:00 2018-07-02 13:14:00
5 2018-07-03 00:00:00 2018-07-03 08:54:00
6 2018-07-02 00:00:00 2018-07-02 15:52:00
7 2018-07-03 00:00:00 2018-07-03 13:15:00
8 2018-07-08 00:00:00 2018-07-08 01:05:00
9 2018-07-07 00:00:00 2018-07-07 17:41:00
10 2018-07-04 00:00:00 2018-07-04 08:14:00
11 2018-07-05 00:00:00 2018-07-05 09:30:00
12 2018-07-10 00:00:00 2018-07-10 08:37:00
13 2018-07-05 00:00:00 2018-07-05 10:50:00
14 2018-07-14 00:00:00 2018-07-14 17:21:00
15 2018-07-14 00:00:00 2018-07-14 23:54:00
16 2018-07-20 00:00:00 2018-07-20 09:32:00
17 2018-07-21 00:00:00 2018-07-21 10:47:00
18 2018-07-10 00:00:00 2018-07-10 23:22:00
19 2018-07-12 00:00:00 2018-07-12 15:25:00
20 2018-07-12 00:00:00 2018-07-12 08:28:00
您可以看到所有日期在列之间都匹配；唯一的区别是时间信息的存在。但是，当我使用date ...将两列都转换为as.Date类时
d$date<- as.Date(d$date)
d$date_time<- as.Date(d$date_time)
# A tibble: 20 x 2
date date_time
<date> <date>
1 2018-07-07 2018-07-08
2 2018-07-08 2018-07-09
3 2018-07-01 2018-07-01
4 2018-07-02 2018-07-02
5 2018-07-03 2018-07-03
6 2018-07-02 2018-07-02
7 2018-07-03 2018-07-03
8 2018-07-08 2018-07-08
9 2018-07-07 2018-07-08
10 2018-07-04 2018-07-04
11 2018-07-05 2018-07-05
12 2018-07-10 2018-07-10
13 2018-07-05 2018-07-05
14 2018-07-14 2018-07-15
15 2018-07-14 2018-07-15
16 2018-07-20 2018-07-20
17 2018-07-21 2018-07-21
18 2018-07-10 2018-07-11
19 2018-07-12 2018-07-12
20 2018-07-12 2018-07-12
... date_time列中的一些日期已被四舍五入（行1、2、9、14、15和18）。但是，当我使用lubridate::as_date进行转换时...
# A tibble: 20 x 2
date date_time
<date> <date>
1 2018-07-07 2018-07-07
2 2018-07-08 2018-07-08
3 2018-07-01 2018-07-01
4 2018-07-02 2018-07-02
5 2018-07-03 2018-07-03
6 2018-07-02 2018-07-02
7 2018-07-03 2018-07-03
8 2018-07-08 2018-07-08
9 2018-07-07 2018-07-07
10 2018-07-04 2018-07-04
11 2018-07-05 2018-07-05
12 2018-07-10 2018-07-10
13 2018-07-05 2018-07-05
14 2018-07-14 2018-07-14
15 2018-07-14 2018-07-14
16 2018-07-20 2018-07-20
17 2018-07-21 2018-07-21
18 2018-07-10 2018-07-10
19 2018-07-12 2018-07-12
20 2018-07-12 2018-07-12
...日期在各列之间完全匹配。我已经尝试阅读文档，但似乎无法弄清楚为什么as.Date与lubridate::as_date的工作方式不同。实际上，as.Date在某些情况下似乎产生了错误的转化。
有人知道发生了什么事吗？
答案 0 :(得分：2)
在d$date中，时区为UTC，而在d$date_time中，时区已默认为您的默认时区。我在EDT中，所以这是我的：
> d$date_time
[1] "2018-07-07 23:05:00 EDT" "2018-07-09 02:25:00 EDT" "2018-07-01 06:24:00 EDT"
[4] "2018-07-02 16:14:00 EDT" "2018-07-03 11:54:00 EDT" "2018-07-02 18:52:00 EDT"
[7] "2018-07-03 16:15:00 EDT" "2018-07-08 04:05:00 EDT" "2018-07-07 20:41:00 EDT"
[10] "2018-07-04 11:14:00 EDT" "2018-07-05 12:30:00 EDT" "2018-07-10 11:37:00 EDT"
[13] "2018-07-05 13:50:00 EDT" "2018-07-14 20:21:00 EDT" "2018-07-15 02:54:00 EDT"
[16] "2018-07-20 12:32:00 EDT" "2018-07-21 13:47:00 EDT" "2018-07-11 02:22:00 EDT"
[19] "2018-07-12 18:25:00 EDT" "2018-07-12 11:28:00 EDT"
运行as.Date()时，它将by default convert to UTC，除非您指定时区。 UTC比EDT早4小时，因此晚上8点以后的日期将转换为第二天，您可以在下面看到。
> as.Date(d$date_time)
[1] "2018-07-08" "2018-07-09" "2018-07-01" "2018-07-02" "2018-07-03" "2018-07-02" "2018-07-03"
[8] "2018-07-08" "2018-07-08" "2018-07-04" "2018-07-05" "2018-07-10" "2018-07-05" "2018-07-15"
[15] "2018-07-15" "2018-07-20" "2018-07-21" "2018-07-11" "2018-07-12" "2018-07-12"
Lubridate as_date()专门解决了这个问题，甚至在其文档中提供了示例。
as_date（）忽略时区属性，从而导致更多 直观的转换（请参见示例）
这就是为什么您看到差异的原因。