질문:
read.table / read.csv에서 colClasses 인수를 사용할 때 날짜 형식을 지정하는 방법이 있습니까?
(가져 오기 후에 변환 할 수 있다는 것을 알고 있지만 이와 같은 날짜 열이 많으면 가져 오기 단계에서 수행하는 것이 더 쉬울 것입니다.)
예:
.csv 형식의 날짜 열이 %d/%m/%Y
있습니다.
dataImport <- read.csv("data.csv", colClasses = c("factor","factor","Date"))
이것은 잘못된 변환을 가져옵니다. 예를 들어, 15/07/2008
이된다 0015-07-20
.
재현 가능한 코드 :
data <-
structure(list(func_loc = structure(c(1L, 2L, 3L, 3L, 3L, 3L,
3L, 4L, 4L, 5L), .Label = c("3076WAG0003", "3076WAG0004", "3076WAG0007",
"3076WAG0009", "3076WAG0010"), class = "factor"), order_type = structure(c(3L,
3L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 3L, 1L), .Label = c("PM01", "PM02",
"PM03"), class = "factor"), actual_finish = structure(c(4L, 6L,
1L, 2L, 3L, 7L, 1L, 8L, 1L, 5L), .Label = c("", "11/03/2008",
"14/08/2008", "15/07/2008", "17/03/2008", "19/01/2009", "22/09/2008",
"6/09/2007"), class = "factor")), .Names = c("func_loc", "order_type",
"actual_finish"), row.names = c(NA, 10L), class = "data.frame")
write.csv(data,"data.csv", row.names = F)
dataImport <- read.csv("data.csv")
str(dataImport)
dataImport
dataImport <- read.csv("data.csv", colClasses = c("factor","factor","Date"))
str(dataImport)
dataImport
출력은 다음과 같습니다.
답변
문자열을 받아들이고 원하는 형식을 사용하여 날짜로 변환하는 고유 한 함수를 작성한 다음를 사용하여 setAs
이를 as
메서드 로 설정할 수 있습니다. 그런 다음 함수를 colClass의 일부로 사용할 수 있습니다.
시험:
setAs("character","myDate", function(from) as.Date(from, format="%d/%m/%Y") )
tmp <- c("1, 15/08/2008", "2, 23/05/2010")
con <- textConnection(tmp)
tmp2 <- read.csv(con, colClasses=c('numeric','myDate'), header=FALSE)
str(tmp2)
그런 다음 데이터 작업에 필요한 경우 수정하십시오.
편집하다 —
setClass('myDate')
경고를 피하기 위해 먼저 실행하고 싶을 수 있습니다 (경고를 무시할 수 있지만이 작업을 많이 수행하면 성 가실 수 있으며 제거하는 간단한 호출입니다).
답변
변경하려는 날짜 형식이 하나만있는 경우 Defaults
패키지를 사용하여 기본 형식을 변경할 수 있습니다.as.Date.character
library(Defaults)
setDefaults('as.Date.character', format = '%d/%M/%Y')
dataImport <- read.csv("data.csv", colClasses = c("factor","factor","Date"))
str(dataImport)
## 'data.frame': 10 obs. of 3 variables:
## $ func_loc : Factor w/ 5 levels "3076WAG0003",..: 1 2 3 3 3 3 3 4 4 5
## $ order_type : Factor w/ 3 levels "PM01","PM02",..: 3 3 1 1 1 1 2 2 3 1
## $ actual_finish: Date, format: "2008-10-15" "2009-10-19" NA "2008-10-11" ...
자주 사용되는 기능의 기본 동작을 변경하지 않기 때문에 @Greg Snow의 대답이 훨씬 낫다고 생각합니다.
답변
시간이 필요한 경우 :
setClass('yyyymmdd-hhmmss')
setAs("character","yyyymmdd-hhmmss", function(from) as.POSIXct(from, format="%Y%m%d-%H%M%S"))
d <- read.table(colClasses="yyyymmdd-hhmmss", text="20150711-130153")
str(d)
## 'data.frame': 1 obs. of 1 variable:
## $ V1: POSIXct, format: "2015-07-11 13:01:53"
답변
오래 전, 그 동안 Hadley Wickham이 문제를 해결했습니다. 따라서 오늘날 솔루션은 하나의 라이너로 축소됩니다.
library(readr)
data <- read_csv("data.csv",
col_types = cols(actual_finish = col_datetime(format = "%d/%m/%Y")))
불필요한 것들을 제거하고 싶을 수도 있습니다.
data <- as.data.frame(data)