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
在数据科学、机器学习实操中,Anaconda是必备工具——它集成了Python解释器、conda包管理器,能快速搭建独立的虚拟环境,便捷安 ...
2026-02-11在Tableau数据可视化实操中,多表连接是高频操作——无论是将“产品表”与“销量表”连接分析产品销量,还是将“用户表”与“消 ...
2026-02-11在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的实操体系中,统计基本概念是不可或缺的核心根基,更是连接原始数据与业务洞察的关 ...
2026-02-11在数字经济飞速发展的今天,数据已成为核心生产要素,渗透到企业运营、民生服务、科技研发等各个领域。从个人手机里的浏览记录、 ...
2026-02-10在数据分析、实验研究中,我们经常会遇到小样本配对数据的差异检验场景——比如同一组受试者用药前后的指标对比、配对分组的两组 ...
2026-02-10在结构化数据分析领域,透视分析(Pivot Analysis)是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师最常用、最高效的核心实操方法之 ...
2026-02-10在SQL数据库实操中,字段类型的合理设置是保证数据运算、统计准确性的基础。日常开发或数据分析时,我们常会遇到这样的问题:数 ...
2026-02-09在日常办公数据分析中,Excel数据透视表是最常用的高效工具之一——它能快速对海量数据进行分类汇总、分组统计,将杂乱无章的数 ...
2026-02-09表结构数据作为结构化数据的核心载体,其“获取-加工-使用”全流程,是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师开展专业工作的 ...
2026-02-09在互联网产品运营、用户增长的实战场景中,很多从业者都会陷入一个误区:盲目投入资源做推广、拉新,却忽视了“拉新后的用户激活 ...
2026-02-06在机器学习建模过程中,特征选择是决定模型性能的关键环节——面对动辄几十、上百个特征的数据(如用户画像的几十项维度、企业经 ...
2026-02-06在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常实操中,表格结构数据是贯穿全流程的核心载体,而对表格数据类型的精准识别、 ...
2026-02-06在日常办公数据分析中,我们经常会面对杂乱无章的批量数据——比如员工月度绩效、产品销售数据、客户消费金额、月度运营指标等。 ...
2026-02-05在分类模型(如风控反欺诈、医疗疾病诊断、客户流失预警)的实操落地中,ROC曲线是评估模型区分能力的核心工具,而阈值则是连接 ...
2026-02-05对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,数据分析的价值不仅在于挖掘数据背后的规律与洞察,更在于通过专业的报告呈现 ...
2026-02-05在数据分析实战中,我们经常会遇到“多指标冗余”的问题——比如分析企业经营状况时,需同时关注营收、利润、负债率、周转率等十 ...
2026-02-04在数据分析场景中,基准比是衡量指标表现、评估业务成效、对比个体/群体差异的核心工具,广泛应用于绩效评估、业务监控、竞品对 ...
2026-02-04业务数据分析是企业日常运营的核心支撑,其核心价值在于将零散的业务数据转化为可落地的业务洞察,破解运营痛点、优化业务流程、 ...
2026-02-04在信贷业务中,违约率是衡量信贷资产质量、把控信用风险、制定风控策略的核心指标,其统计分布特征直接决定了风险定价的合理性、 ...
2026-02-03在数字化业务迭代中,AB测试已成为验证产品优化、策略调整、运营活动效果的核心工具。但多数业务场景中,单纯的“AB组差异对比” ...
2026-02-03