Question

我正在学习tidyverse原理，并想知道是否有更简单/更好的方法来引入包含m / d / Y H：M：S AM / PM格式的日期时间向量的数据。目前我使用read_csv导入，它以字符格式识别列，然后使用ludridate创建一个新列，使用mdy_hms来解析datetime列：

> test <- read_csv("data.csv")
Parsed with column specification:
cols(
  ActivityMinute = col_character(),
  Steps = col_integer()
)
> head(test)         
# A tibble: 6 x 2
     ActivityMinute Steps
              <chr> <int>
1 5/12/2016 12:00:00 AM     0
2 5/12/2016 12:01:00 AM     0
3 5/12/2016 12:02:00 AM     0
4 5/12/2016 12:03:00 AM     0
5 5/12/2016 12:04:00 AM     0
6 5/12/2016 12:05:00 AM     0

> test$datetime <- mdy_hms(test$ActivityMinute)
> head(test)
# A tibble: 6 x 3
     ActivityMinute Steps            datetime
              <chr> <int>              <dttm>
1 5/12/2016 12:00:00 AM     0 2016-05-12 00:00:00
2 5/12/2016 12:01:00 AM     0 2016-05-12 00:01:00
3 5/12/2016 12:02:00 AM     0 2016-05-12 00:02:00
4 5/12/2016 12:03:00 AM     0 2016-05-12 00:03:00
5 5/12/2016 12:04:00 AM     0 2016-05-12 00:04:00
6 5/12/2016 12:05:00 AM     0 2016-05-12 00:05:00

有没有更好的方法来做到这一点，也许使用cols（）？我尝试将ActivityMinute指定为col_datetime，但这不起作用。任何有关更好的代码/流程的提示都表示赞赏

Answer 1

您必须在col_datetime电话中设置日期时间格式：

test <- 
 read_csv(
  "data.csv", 
   col_types = cols(
    ActivityMinute = col_datetime("%m/%d/%Y %I:%M:%S %p"), 
    Steps = col_integer()
   )
  )

read_csv可以解析m / d / Y H：M：S AM / PM向量吗？

1 个答案: