根据日期按组比较值，并在值下降的位置创建新数据帧
我有一个DF As Under +-----+------+--------+--------------------+------+---------+ | ID1 | ID2 | DOC_NO | DATE | COST | CLIENT | +-----+------+--------+--------------------+------+------
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lubridate相关内容
将完整的年龄从字符转换为R中的数字
我在R中有一个以人的完整年龄为字符串(例如，10年8个月23天)的数据集，我需要将其转换为有意义的数字变量。我正在考虑将其转换为人的年龄(这很难，因为月份有不同的天数)。因此，最佳解决方案可能是创建一个双精度变量，将年龄显示为10.6或10.8，这是一个数字变量，其中包含10年8个月5天大于10年7个月12天的信息。 以下是我拥有的当前变量的一个示例 library(tibble)
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将每日气象周转换为标准气象周(R
我在使用xts、zoo或lubridate包将每日数据转换为每周数据时遇到了许多问题。没有一个答案适合我的问题。我已经尝试了以下代码 library(zoo) library(lubridate) library(xts) library(tidyverse) #Calculation for multistation set.seed(123) df
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循环日期间隔以创建多个变量
假设我有以下数据集： library(lubridate) library(tidyverse) df
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如何将Excel日期格式转换为R中的正确日期
我正在使用一个 csv，它不幸地使用 42705 的数字格式记录了日期时间，尽管它应该是 01/12/2016. 我想使用 lubridate 或其他一些包将其转换为 R 中的正确格式.有没有处理它的函数? 解决方案 你不需要为此使用 lubridate，基础函数 as.Date 处理这个转换类型很好.诀窍是您必须提供原点，在 Excel 中是 1899 年 12 月 30 日.
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从 excel 中读取 mdy_hms AM/PM 到 r
我正在使用 dplyr 和 lubridate. 我正在使用 read_excel 将 data.frame 从 excel 导出到 R 中.在 Excel 中，我有一列由 mdy_hms AM 或 PM 组成.在 R 中，我的代码包括: df$dateTimeEtc 这是作为示例打印出来的: “2017-03-07 11:10:37 UTC"“2017-03-22 10:04:42
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让 lubridate 减法只返回一个数值
我有一个名为 Started 的变量，它是人类受试者参加研究的日期，另一个名为 dos1 的变量是受试者最后一次参加研究的日期手术.我想计算从他们最后一次手术到入学之日的几个月.我试过了: as.period(syrrupan$Started-syrrupan$dos1,units=c("month")) 我希望这会给我类似的东西: 14、18、1、26 每个数字都是月数. 相反，我
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如何按行中的时间间隔对时间序列进行子集化和提取
我正在分析动物位置，要求每只动物的位置相距 60 分钟或更长时间.动物之间位置的时间差异并不重要.该数据集有一个动物 ID 列表以及每个位置的日期和时间，示例如下. 例如，对于下面的动物 6，从 16:19 的位置开始，代码将遍历位置，直到找到距离 16:19 超过 60 分钟的位置.在这种情况下，它将是 17:36 的位置.然后，代码将从 17:36 位置开始查找下一个位置 (18:52)
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每 15 分钟创建一个时间序列
我在创建每 15 分钟一行的时间序列(POSIXct 或 dttm 列)时遇到问题. 在 2015 年 1 月 1 日至 2016 年 12 月 31 日期间每 15 分钟会出现这样的情况(此处为月/日/年时:分): 1/15/2015 0:002015 年 1 月 15 日 0:152015 年 1 月 15 日 0:302015 年 1 月 15 日 0:452015 年 1 月 15
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按组查找时间间隔内的日期
我有一个包含多个 ID、begin 和 end 日期的面板.begin 到 end 日期创建一个 interval 时间. id 开始结束间隔重叠1: 1 2010-01-31 2011-06-30 2009-08-04 UTC--2011-12-27 UTC TRUE2: 1 2011-01-31 2012-06-30 2010-08-04 UTC--2012-12-27 UTC TRUE3
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使用汇总(dplyr)的结果来变异原始数据帧
我有一个相当大的数据框，其中有一列 POSIXct 日期时间(每小时数据约 10 年).我会标记当天属于夏令时的所有行.例如，如果夏令时从 '2000-04-02 03:00:00' (DOY=93) 开始，我希望可以标记 DOY=93 的前两个小时.虽然我是 dplyr 的新手，但我会尽可能多地使用这个包，并尽可能避免 for-loops 例如: library(lubridate)sd
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使用 dplyr 基于大于日期时间的 POSIXct 日期和时间的子集数据框
我不确定将日期时间选择为 POSIXct 格式有什么问题.我已经阅读了一些关于基于 as.Date 对数据框进行子集化的评论，我可以让它毫无问题地工作.我也读过很多帖子，建议过滤 POSIXct 格式应该可以工作，但由于某种原因我无法让它工作. 示例数据框: library(lubridate)图书馆(dplyr)date_test
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在 R 中按月汇总行
所以我有一个数据框，它有一个日期列、一个小时列和一系列其他数字列.数据框中的每一行是一整年的一天中的 1 小时. 数据框如下所示: 日期时间墨尔本南弗拉格斯塔夫1 2009-05-01 0 0 5 172 2009-05-01 2 0 2 13 2009-05-01 1 0 11 04 2009-05-01 3 0 3 85 2009-05-01 4 0 1 06 2009-05-01
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如何按周聚合数据框?
看下面的例子 图书馆(tidyverse)图书馆(润滑)时间
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为会计年度分配日期
我正在尝试编写一些代码来查看日期，然后将其分配给会计年度.我完全被困住了. 我有一个包含 POSIXct 格式日期的变量: df$Date#2015-05-01 CST#2015-04-30 CST#2014-09-01 CST 我需要做的是获取这些日期并返回一个会计年度，从 5 月 1 日到 4 月 30 日.例如，2016 财年从 2015-05-01 到 2016-04-30.结果
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从 POSIXct 中提取小时和秒以在 R 中绘图
假设我有以下 data.frame foo start.time 持续时间1 2012-02-06 15:47:00 12 2012-02-06 15:02:00 23 2012-02-22 10:08:00 34 2012-02-22 09:32:00 45 2012-03-21 13:47:00 5 然后 class(foo$start.time) 返回 [1] "POSIXct" "
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有没有更优雅的方法来使用 lubridate 将两位数的年份转换为四位数的年份?
如果日期向量有两位数的年份，mdy() 将 00 到 68 之间的年份转换为 21 世纪年份，将 69 到 99 之间的年份转换为 20 世纪年份.例如: library(lubridate)mdy(c("1/2/54","1/2/68","1/2/69","1/2/99","1/2/04")) 给出以下输出: 多种格式匹配5次成功:%m/%d/%y, %m/%d/%Y.使用日期格式 %m/
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生成两年内每月最后一天的序列
我使用 lubridate 并认为这很容易 ymd("2010-01-31")+months(0:23) 但是看看得到了什么.全搞砸了！ [1] "2010-01-31 UTC" "2010-03-03 UTC" "2010-03-31 UTC" "2010-05-01 UTC" "2010-05-31 UTC" "2010-07-01 UTC" "2010-07-31 UTC" "201
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如何将 Excel 日期格式转换为 R 中的正确日期
我正在使用一个 csv，不幸的是它使用 42705 的数字格式记录了日期时间，尽管它应该是 01/12/2016. 我想使用 lubridate 或其他一些包将其转换为 R 中的正确格式.有没有处理它的函数? 解决方案 你不需要为此使用 lubridate，基础函数 as.Date 处理这个转换类型很好.诀窍是您必须提供原点，在 Excel 中是 1899 年 12 月 30 日.
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将年/周转换为日期对象
字符串包含“YEAR WEEK"，我想用 parse_date_time() 将其转换为日期对象，但我无法使代码工作: parse_date_time(c("201510"), "YW") 我不必使用lubridate，其他包也可以. 解决方案 在将年-周转换为日期之前，您必须指定一周中的哪一天，但更重要的是您必须确保不同的约定 正在被使用. Base R 的 strptime(
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