提取R中的日期

Question

我很难处理R中的日期，在SPSS中可以很容易地做到这一点，但我喜欢为我的项目留在R中。

我在我的数据框中有一个日期列，并且想要完全删除年份，以便离开月份和日期。这是我原始数据的峰值。

> head(ds$date)
[1] "2003-10-09" "2003-10-11" "2003-10-13" "2003-10-15" "2003-10-18" "2003-10-20"
> class((ds$date))
[1] "Date"

我“希望”它是。

> head(ds$date)
[1] "10-09" "10-11" "10-13" "10-15" "10-18" "10-20"
> class((ds$date))
[1] "Date"

如果可能的话，我希望把第一个日期定在10月1日，而不是1月1日。

如果您能提供任何帮助，我们将不胜感激。

编辑:我觉得我应该添加一些上下文。我想绘制一名NHL球员在从10月份开始到4月份结束的整个赛季中的表现。为了补充这一点，我想按每个季节对曲线图进行分面，这是我的数据框架中的一个单独列。因为我想要比较整个季节的累积性能，所以我认为我需要删除年份部分，但我可能不需要；正如我所指出的，我很难处理R中的日期。我希望完成的是一个图表，它通过季节比较相对日期的累积性能，x轴从10月份开始，4月份结束。

Answer 1

这就是你要找的东西吗？

library(ggplot2)
## make up data for two seasons a and b
a = as.Date("2010/10/1")
b = as.Date("2011/10/1")
a.date <- seq(a, by='1 week', length=28)
b.date <- seq(b, by='1 week', length=28)

## make up some score data  
a.score <- abs(trunc(rnorm(28, mean = 10, sd = 5)))
b.score <- abs(trunc(rnorm(28, mean = 10, sd = 5)))

## create a data frame   
df <- data.frame(a.date, b.date, a.score, b.score)
df

## Since I am using ggplot I better create a "long formated" data frame
df.molt <- melt(df, measure.vars = c("a.score", "b.score"))
levels(df.molt$variable) <- c("First season", "Second season")
df.molt

然后，我使用ggplot2绘制数据：

## plot it
ggplot(aes(y = value, x = a.date), data = df.molt) + geom_point() +   
geom_line() + facet_wrap(~variable, ncol = 1) + 
scale_x_date("Date", format = "%m-%d")

如果您想修改x轴(例如，显示格式)，那么您可能会对scale_date感兴趣。

​

​

Answer 2

> d = as.Date("2003-10-09", format="%Y-%m-%d")
> format(d, "%m-%d")
[1] "10-09"

Answer 3

您必须记住，日期是一个数字格式，表示从内部日期计数的“原点”开始经过的天数：

> str(Date)
Class 'Date'  num [1:10] 14245 14360 14475 14590 14705 ...

如果你需要参考，这和在EXCEL中是一样的。因此，使用格式的解决方案是完全有效的。

现在，如果您想将一年的第一个日期设置为10月1日，您可以构建一些年份索引，如下所示：

redefine.year <- function(x,start="10-1"){
  year <- as.numeric(strftime(x,"%Y"))
  yearstart <- as.Date(paste(year,start,sep="-"))

  year + (x >= yearstart) - min(year) + 1
}

测试代码：

Start <- as.Date("2009-1-1")    
Stop <- as.Date("2011-11-1")
Date <- seq(Start,Stop,length.out=10)

data.frame( Date=as.character(Date),
            year=redefine.year(Date))

给出

         Date year
1  2009-01-01    1
2  2009-04-25    1
3  2009-08-18    1
4  2009-12-11    2
5  2010-04-05    2
6  2010-07-29    2
7  2010-11-21    3
8  2011-03-16    3
9  2011-07-09    3
10 2011-11-01    4