R中日期处理

1、在R中日期实际是double类型,是从1970年1月1日以来的天数

> as.Date(0)
[1] "1970-01-01"
> typeof(Sys.Date())
[1] "double"

# 输出星期
> weekdays(as.Date(1))
[1] "星期五"
> weekdays(as.Date(2:3))
[1] "星期六" "星期日"

# 输出月份
> months(as.Date(1))
[1] "一月"

# 输出季度
> quarters(as.Date(1))
[1] "Q1"

# 日期转化为数值
> as.numeric(as.Date("2013-01-01"))
[1] 15706

# 创建一个日期序列
> dates <- seq(as.Date("2013-01-01"),as.Date("2013-01-8"), by = "1 day")
> dates
[1] "2013-01-01" "2013-01-02" "2013-01-03" "2013-01-04" "2013-01-05"
[6] "2013-01-06" "2013-01-07" "2013-01-08"


> weekdays(dates[4:7])
[1] "星期五" "星期六" "星期日" "星期一"


> business_days2 <- dates[!(weekdays(dates) %in% c('星期日','星期六'))]
> weekdays(business_days2[4:7])
[1] "星期五" "星期一" "星期二" NA  

2、输出当前日期或者时间

#输出当前日期,当前日期为Double型
> today <- Sys.Date()
> today
[1] "2016-08-29"

#格式化日期为字符串 
> format(today,"%Y年%m月%d日")
[1] "2016年08月29日"

#注意:这种方法返回的是字符串类型
> date()
[1] "Mon Aug 29 14:00:56 2016"

#取系统的时间
> Sys.timeDate()
GMT
[1] [2016-08-29 06:47:32]
#一个月的第一天
> timeFirstDayInMonth(Sys.timeDate())
GMT
[1] [2016-08-01]
#一个月的最后一天
> timeLastDayInMonth(Sys.timeDate())
GMT
[1] [2016-08-31]

#一周当中第几天
> dayOfWeek(Sys.timeDate())
2016-08-29 06:48:57 
              "Mon" 
#一年当中的第几天
> dayOfYear(Sys.timeDate())
2016-08-29 06:49:21 
                242 

3、字符转化为日期格式

#as.Date()可以将一个字符串转换为日期值,默认格式是yyyy-mm-dd。
> as.Date("2016-08-29")
[1] "2016-08-29"

# 显示为字符串,但实际是用double存储的
> as.double(as.Date("1970-01-01"))  
[1] 0
#结果为0,是从1970年1月1日以来的天数。
#可以把定制的日期字符串转换为日期型
> as.Date("2007年2月1日","%Y年%m月%d日")
[1] "2007-02-01"
格式 意义
%Y 年份,以四位数字表示,2007
%m 月份,以数字形式表示,从01到12
%d 月份中当的天数,从01到31
%b 月份,缩写,Feb
%b 月份,完整的月份名,指英文,February
%y 年份,以二位数字表示,07

4、生成案例数据

> Dates <- c("2009-09-28","2010-01-15")
> Times <- c( "23:12:55", "10:34:02")
> charvec <- timeDate(paste(Dates, Times))
> timeDate(charvec)
GMT
[1] [2009-09-28 23:12:55] [2010-01-15 10:34:02]

# 如果你遇到案例时间数据样本1
> DT <- c("2014/4/11 8:00:00","2014/4/11 8:30:00")
> class(DT)
[1] "character"
> library(timeDate)
> DT.new <- timeDate (DT,  format="%Y/%m/%d %H:%M:%S")
> class(DT.new)
[1] "timeDate"
attr(,"package")
[1] "timeDate"
> DT.new
GMT
[1] [2014-04-11 08:00:00] [2014-04-11 08:30:00]


# 如果你遇到案例时间数据样本2
> DT <- c("2014-4-11 8:00:00","2014/4/11 8:30:00") 
> class(DT)
[1] "character"
> DT.new <-timeDate(DT,  format="%Y-%m-%d %H:%M:%S")
> class(DT.new)
[1] "timeDate"
attr(,"package")
[1] "timeDate"
> DT.new
GMT
[1] [2014-04-11 08:00:00] [NA] 

#自己写
DT2 <- seq(strptime('2014/4/11 0:00:00',"%Y/%m/%d %H:%M:%S"), by = "30 mins", length.out = 48)

# 2014/4/11 0:00:00 是数据开始的时间,by = "30 mins"表示数据的频率,length.out = 48表示数据的长度

最后编辑于
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 158,736评论 4 362
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 67,167评论 1 291
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 108,442评论 0 243
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 43,902评论 0 204
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 52,302评论 3 287
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 40,573评论 1 216
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 31,847评论 2 312
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 30,562评论 0 197
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 34,260评论 1 241
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 30,531评论 2 245
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 32,021评论 1 258
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 28,367评论 2 253
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 33,016评论 3 235
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 26,068评论 0 8
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 26,827评论 0 194
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 35,610评论 2 274
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 35,514评论 2 269

推荐阅读更多精彩内容