京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
在我们处理一些时间序列数据时,经常会碰到各种时间数据,比如“2016-03-03”。很多时候我们需要提取出其中的年、月、日甚至是小时、分、秒,从而可以方便的进行比较、筛选等操作。如果我们自己去实现上述功能,可能会写一个字符串的提取函数,来确定相应的时间单位值。但是,由于时间数据格式多样,总会碰到一些问题。还好lubridate这个包已经帮我实现了各种功能,功能简单但方便快捷,下面进行介绍:
library(lubridate)
返回时间值
首先,lubridate函数的方便之处在于无论年月日之间以什么间隔符分隔,它总能找到正确的值且返回的是数字值,比如:
> year("2016-10-24")
[1] 2016
>year("2016/10/24")
[1] 2016
> month("2016/10/24")
[1] 10>
day("2016/10/24")
[1] 24
我们可以看到,直接用year(),month(),day()函数就可以提取相应的数值,同样的函数还有hour(),minute(),second()等:
> hour("2011-08-10 14:20:01")
[1] 14>
minute("2011-08-10 14:20:01")
[1] 20>
second("2011-08-10 14:20:01")
[1] 1
同时,lubridate还提供了函数帮助处理不同排列顺序的年月日数据:
> ymd("20110604")
[1] "2011-06-04"
> mdy("06-04-2011")
[1] "2011-06-04"
> dmy("04/06/2011")
[1] "2011-06-04"
ymd,mdy,dmy分别表示了三种常见的年月日排列方式,通过这种方式我们就可以把不同的日期数据都转化为标准的日期数据。
时间数据运算
此外我们还可以用对时间数据进行加减,这也是很有用的,因为有时候我们要判断两个时间之间的间隔是否超过了某个值:
> minutes(2) ## period
[1] "2M 0S"
> dminutes(2) ## duration
[1] "120s (~2 minutes)"
我们可以看到有两个函数:minutes(),dminutes(),minutes(2)函数表示的2个整分钟的概念,而dminutes()则是具体120秒的概念。这两者之间有何不同呢?可以看下面的例子:
> leap_year(2011) ## regular year
[1] FALSE
> ymd(20110101) + dyears(1)
[1] "2012-01-01"
> ymd(20110101) + years(1)
[1] "2012-01-01"
> leap_year(2012) ## leap year
[1] TRUE
> ymd(20120101) + dyears(1)
[1] "2012-12-31"
ymd(20120101) + years(1)
> [1] "2013-01-01"
leap_year()函数可以判断是否是闰年,而通过上述返回结果我们可以知道,因为dyears(1)表示的365天,所以从2012-01-01一个dyears(1),返回值是2012-12-31,而years(1)则是一个整年的概念,无论是闰年还是非闰年,加上一个years(1)都能返回下一年的相同月日的那一天,在这个例子里就反悔了2013-01-01。
时间区间
lubridate还允许我们定义一个时间区间,例如:
> arrive<-"2011-08-10 14:00:00"
> leave<-"2011-08-10 14:00:05"
> int<-interval(arrive,leave)
[1] 2011-08-10 14:00:00 UTC--2011-08-10 14:00:05 UTC
两个时间段是由--相连的,UTC表示时区,lubridate允许我们在给时间数据赋值的时候加上时区这一项,由于在日常生活中使用可能性较小,这篇文章里就不涉及了。数据分析师培训
> arrive1<-"2011-08-10 13:50:00"
> leave1<-"2011-08-10 14:00:09"
> int1<-interval(arrive1,leave1)
> int1 %within% int
[1] FALSE
> int %within% int1
[1] TRUE
有了时间区间的定义,我们还可以判断一个时间区间是否在另一个时间区间里面,用"%within%"操作符。
> as.period(int1)
[1] "10M 9S"
> int1 / dminutes(1)
[1] 10.15
如上还可以查看或计算一个时间区间的长度。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
近日,由 CDA 数据科学研究院重磅发布的《2026 全球数智化人才指数报告》,被中国教育科学研究院官方账号正式收录, ...
2026-04-22在数字化时代,客户每一次点击、浏览、下单、咨询等行为,都在传递其潜在需求与决策倾向——这些按时间顺序串联的行为轨迹,构成 ...
2026-04-22数据是数据分析、建模与业务决策的核心基石,而“数据清洗”作为数据预处理的核心环节,是打通数据从“原始杂乱”到“干净可用” ...
2026-04-22 很多数据分析师每天盯着GMV、转化率、DAU等数字看,但当被问到“什么是指标”“指标和维度有什么区别”“如何搭建一套完整的 ...
2026-04-22在数据分析与业务决策中,数据并非静止不变的数值,而是始终处于动态波动之中——股市收盘价的每日涨跌、企业月度销售额的起伏、 ...
2026-04-21在数据分析领域,当研究涉及多个自变量与多个因变量之间的复杂关联时,多变量一般线性分析(Multivariate General Linear Analys ...
2026-04-21很多数据分析师精通描述性统计,能熟练计算均值、中位数、标准差,但当被问到“用500个样本如何推断10万用户的真实满意度”“这 ...
2026-04-21在数据处理与分析的全流程中,日期数据是贯穿业务场景的核心维度之一——无论是业务报表统计、用户行为追踪,还是风控规则落地、 ...
2026-04-20在机器学习建模全流程中,特征工程是连接原始数据与模型效果的关键环节,而特征重要性分析则是特征工程的“灵魂”——它不仅能帮 ...
2026-04-20很多数据分析师沉迷于复杂的机器学习算法,却忽略了数据分析最基础也最核心的能力——描述性统计。事实上,80%的商业分析问题, ...
2026-04-20在数字化时代,数据已成为企业决策的核心驱动力,数据分析与数据挖掘作为解锁数据价值的关键手段,广泛应用于互联网、金融、医疗 ...
2026-04-17在数据处理、后端开发、报表生成与自动化脚本中,将 SQL 查询结果转换为字符串是一项高频且实用的操作。无论是拼接多行数据为逗 ...
2026-04-17面对一份上万行的销售明细表,要快速回答“哪个地区卖得最好”“哪款产品增长最快”“不同客户类型的购买力如何”——这些看似复 ...
2026-04-17数据分析师一天的工作,80% 的时间围绕表格结构数据展开。从一张销售明细表到一份完整的分析报告,表格结构数据贯穿始终。但你真 ...
2026-04-16在机器学习无监督学习领域,Kmeans聚类因其原理简洁、计算高效、可扩展性强的优势,成为数据聚类任务中的主流算法,广泛应用于用 ...
2026-04-16在机器学习建模实践中,特征工程是决定模型性能的核心环节之一。面对高维数据集,冗余特征、无关特征不仅会增加模型训练成本、延 ...
2026-04-16在数字化时代,用户是产品的核心资产,用户运营的本质的是通过科学的指标监测、分析与优化,实现“拉新、促活、留存、转化、复购 ...
2026-04-15在企业数字化转型、系统架构设计、数据治理与AI落地过程中,数据模型、本体模型、业务模型是三大核心基础模型,三者相互支撑、各 ...
2026-04-15数据分析师的一天,80%的时间花在表格数据上,但80%的坑也踩在表格数据上。 如果你分不清数值型和文本型的区别,不知道数据从哪 ...
2026-04-15在人工智能与机器学习落地过程中,模型质量直接决定了应用效果的优劣——无论是分类、回归、生成式模型,还是推荐、预测类模型, ...
2026-04-14