R:如何处理没有日期的时间?

R: How to handle times without dates?

提问人:gisol 提问时间:3/26/2014 最后编辑:Gregor Thomasgisol 更新时间:12/11/2021 访问量:15646

问:

我有数据,其中包括 以及 和 .后两者包含如下数据:、 等。DateTime enterTime exit08:0212:0223:45

我想操作数据 - 例如,减去以计算持续时间,或绘制 和 的分布,例如查看大多数条目是否在 10:00 之前,或者大多数退出是否在 17:00 之后。Time eXXXTime enterTime exitTime enterTime exit

我看过的所有软件包都需要在时间之前有一个日期,例如 .01/02/2012 12:33

这是否可能,或者我应该为了计算而简单地在每次上附加一个相同的日期?这似乎有点乱!

日期 时间 R-FAQ

答:

2赞 David Arenburg 3/26/2014 #1

这样的事情会起作用吗?

SubstracTimes <-  function(TimeEnter, TimeExit){
  (as.numeric(format(strptime(TimeExit, format ="%H:%M"), "%H")) + 
  as.numeric(format(strptime(TimeExit, format ="%H:%M"), "%M"))/60) -
  (as.numeric(format(strptime(TimeEnter, format ="%H:%M"), "%H")) + 
   as.numeric(format(strptime(TimeEnter, format ="%H:%M"), "%M"))/60)
}

测试:

TimeEnter <- "08:02"
TimeExit <- "12:02"
SubstracTimes(TimeEnter, TimeExit)
> SubstracTimes(TimeEnter, TimeExit)
[1] 4

评论

0赞 gisol 3/26/2014
这适用于加法/减法,并返回十进制小时(即 3.5 而不是 3:30)。对于绘图,也许我可以手动为箱分配值,以便绘制输入频率与时间的关系。
0赞 David Arenburg 3/26/2014
也许提供一些示例数据集,并准确解释您要绘制的内容以及预期结果是什么
20赞 G. Grothendieck 3/26/2014 #2

使用 chron 包中的类:"times"

library(chron)

Enter <- c("09:12", "17:01")
Enter <- times(paste0(Enter, ":00"))

Exit <-  c("10:15", "18:11")
Exit <- times(paste0(Exit, ":00"))

Exit - Enter # durations

sum(Enter < "10:00:00") # no entering before 10am
mean(Enter < "10:00:00") # fraction entering before 10am

sum(Exit >  "17:00:00") # no exiting after 5pm
mean(Exit >  "17:00:00") # fraction exiting after 5pm

table(cut(hours(Enter), breaks = c(0, 10, 17, 24))) # Counts for indicated hours   
 ## (0,10] (10,17] (17,24] 
 ##      1       1       0 

table(hours(Enter))  # Counts of entries each hour
## 9 17 
## 1  1

stem(hours(Enter), scale = 2)
## The decimal point is at the |

##   9 | 0
##  10 | 
##  11 | 
##  12 | 
##  13 | 
##  14 | 
##  15 | 
##  16 | 
##  17 | 0

图形:

tab <- c(table(Enter), -table(Exit))  # Freq at each time.  Enter is pos; Exit is neg.
plot(times(names(tab)), tab, type = "h", xlab = "Time", ylab = "Freq")
abline(v = c(10, 17)/24, col = "red", lty = 2) # vertical red lines
abline(h = 0)  # X axis

screenshot

3赞 wxxyyyzz 8/20/2018 #3

感谢您的反馈,很抱歉造成混乱,我对其进行了一些编辑以澄清。

新编辑:

首先,包和固定格式都很好用,正如其他答案所证明的那样。我只想介绍一点,因为它更易于使用,并且时间格式灵活。chronstrptimelubridate

示例数据

df <- data.frame(TimeEnterChar = c(rep("07:58", 10), "08:02", "08:03", "08:05", "08:10", "09:00"),
                 TimeExitChar  = c("16:30", "16:50", "17:00", rep("17:02", 10), "17:30", "18:59"),
                 stringsAsFactors = F)

如果你只想计算有多少次进入时间晚于8:00,那么你可以直接比较角色。下面应该有 5 个进入时间。

sum(df$TimeEnterChar > "08:00")

如果你想要更多,就个人而言,我喜欢在处理时间数据时打包,尤其是带有日期的时间戳,尽管这根本不是这篇文章的重点。lubridate

library(lubridate)
# Convert character to a "Period" class by lubridate, shows in form of H M S
df$TimeEnterTime <- hm(df$TimeEnterChar)
df$TimeExitTime  <- hm(df$TimeExitChar)
head(df)

sum(df$TimeEnterTime > hm("08:00"))

您仍然可以比较时间。

关于将它们用作数字的更多信息:我假设只需要分钟级的时间。因此,我将秒数除以 60 得到分钟数。

df$DurationMinute <- as.numeric( df$TimeExitTime - df$TimeEnterTime )/60
hist(df$DurationMinute, breaks = seq(500, 600, 5))

head(df)
  TimeEnterChar TimeExitChar TimeEnterTime TimeExitTime DurationMinute
1         07:58        16:30     7H 58M 0S   16H 30M 0S            512
2         07:58        16:50     7H 58M 0S   16H 50M 0S            532
3         07:58        17:00     7H 58M 0S    17H 0M 0S            542
4         07:58        17:02     7H 58M 0S    17H 2M 0S            544
5         07:58        17:02     7H 58M 0S    17H 2M 0S            544
6         07:58        17:02     7H 58M 0S    17H 2M 0S            544

您可以简单地绘制直方图来查看进入和退出之间的持续时间分布。

您还可以查看进入/退出时间的分布。但是需要一些努力来转换轴。

df$TimeEnterNumMin <- as.numeric(df$TimeEnterTime) / 60
df$TimeExitNumMin  <- as.numeric(df$TimeExitTime) / 60

hist(df$TimeEnterNumMin, breaks = seq(0, 1440, 60), xaxt = 'n', main = "Whole by 1hr")
axis(side = 1, at = seq(0, 1440, 60), labels = paste0(seq(0, 24, 1), ":00"))

hist(df$TimeEnterNumMin, breaks = seq(420, 600, 15), xaxt = 'n', main = "Morning by 15min")
axis(side = 1, at = seq(420, 600, 60), labels = paste0(seq(7, 10, 1), ":00"))

enter image description here

我没有打磨剧情,也没有让轴线灵活。请根据您的需要进行操作。希望它有所帮助。


下面是旧的无用帖子:(无需阅读。 保留,以便评论看起来不奇怪)

遇到了类似的问题,并受到这篇文章的启发。 @G. Grothendieck 和 @David Arenburg 为改变时代提供了很好的答案。

相比之下,我觉得把时间强行用数字来表达会有所帮助。与其与 进行比较,不如比较(即秒)和 () 会容易得多。"11:22:33""9:00:00"as.numeric(hms("11:22:33"))40953as.numeric(hms("9:00:00"))32400

as.numeric(hms("11:22:33")) > as.numeric(hms("9:00:00"))  &  as.numeric(hms("11:22:33")) < as.numeric(hms("17:00:00"))
[1] TRUE

上面的示例显示 11:22:33 在上午 9 点到下午 5 点之间。

仅从日期或 POSIXct 对象中提取时间应该有效,尽管将时间对象更改为字符串/字符并再次变回时间看起来很愚蠢。substr("2013-10-01 11:22:33 UTC", 12, 19)

将时间转换为数字应该适用于格罗滕迪克@G所描述的绘图。您可以根据需要将数字转换回 x 轴标签的时间。

评论

2赞 Gregor Thomas 8/20/2018
我不明白你回答的意义。 效果很好,为什么你觉得把每件作品都包裹起来更好?hms("11:22:33") > hms("9:00:00") & hms("11:22:33") < hms("17:00:00")as.numeric
0赞 wxxyyyzz 8/20/2018
@Gregor 你是绝对正确的。我想我最初这样做的原因是我正在考虑将其转换回时间格式进行绘图。现在我意识到我可以用而不是做数学。谢谢!hour(hms("11:22:33"))
0赞 Gregor Thomas 3/29/2019
我建议删除这个答案。它似乎没有添加任何有用的东西---只是分散了对其他答案的注意力。如果我错了,并且这里有一些有用的东西,那么应该编辑答案以突出这一点。