如何将1列时间划分为数据和时间

Question

我很抱歉(我是全新的)，因为我知道这已经发布了一百万次，但我想了解的不仅是答案，而且我应该使用哪种方法作为最佳实践。我已经点击了10+链接来说明如何做到这一点，但是我似乎在数据上搞砸了。

我的heartrate_seconds.csv中有3列数据(ID、日期、值)，我的日期列包括我想分开的时间和日期(Ex: 4/12/2016 7:22:50 AM)

到目前为止，我使用过的最接近的

heartrate_timeanddate <- heartrate_seconds %>% 
  mutate(Time = as.character(Time)) %>% 
  separate(Time, into = c("Date", "Time"), sep = " ") %>% 
  mutate(Time = as.Date(Date))

但是，这会导致我新添加的Time列作为日期，如何更改它？

我尝试过的其他方法很早就失败了：

heartrate_seconds_Time <- separate(heartrate_seconds = df, col = Time, into = c('Date, Time'), sep = ' ')

heartrate_time <- data.frame(heartrate_seconds, Time = c('Date','Time'))
heartrate_time$date <- as.Date(heartrate_time$all)
heartrate_time$date <- format(as.Date(heartrate_time$all), format ="%H:%M:%S")

heartrate_seconds %>% 
  separate(Time, into = c('Date, Time'), sep = '\\\\') %>% 
  select(Date, Time)

我觉得我不正确地使用了其他人的方法，这让我陷入了更深层次的困惑。所以我来寻求澄清。非常感谢!

所有这些仅仅是因为我无法将.csv导入到SQL中，我可能已经在模式中修复了这个问题，但我想一次只能修复一件事。

Answer 1

在您的例子中，我将使用separate或lubridate包。

tidyr::separate

使用tidyr::separate和参数extra = "merge"。这意味着，如果在into中包含较少的列，则其余信息将保留在最后一列中。在这里，这意味着您可以使用它获得带有分隔符" "的两列。

library(dplyr)
library(tidyr)

df %>% 
  separate(date, into = c("Date","Time"), extra = "merge", sep = " ")

       Date       Time
1 4/12/2016 7:22:50 AM
2 6/12/2016 7:22:50 PM

lubridate

使用lubridate包，您可以使用dmy_hms轻松地将列转换为datetime对象。然后使用date和format创建新变量。

library(lubridate)
library(dplyr)

df %>% 
  mutate(date = dmy_hms(date),
         Date = date(date),
         Time = format(date, format = "%H:%M:%S"))

                 date       Date     Time
1 2016-12-04 07:22:50 2016-12-04 07:22:50
2 2016-12-06 19:22:50 2016-12-06 19:22:50

Answer 2

一个简单的选择是像以前一样使用separate，但是用另一个字符替换第一个空格，然后分开。

library(tidyverse)

df %>% 
  mutate(col = str_replace(date, "\\s", "|")) %>% 
  separate(col, into = c("Date", "Time"), sep = "\\|") %>% 
  mutate(Date = as.Date(Date, format="%d/%m/%Y"))

输出

                  date       Date       Time
1 4/12/2016 7:22:50 AM 2016-12-04 7:22:50 AM
2 6/12/2016 7:22:50 PM 2016-12-06 7:22:50 PM

数据

df <-
  structure(list(date = c(
    "4/12/2016 7:22:50 AM", "6/12/2016 7:22:50 PM"
  )),
  class = "data.frame",
  row.names = c(NA,-2L))

另一个选项是使用as.Date将date转换为类日期的变量。然后，对于时间变量，我们可以使用格式将时间分量提取为字符串。

df$Date <- as.Date(df$date)
df$Time <- format(as.POSIXct(df$date), format = "%H:%M:%S")

输出

                  date       Date     Time
1  2021-05-28 07:16:52 2021-05-28 07:16:52
2  2021-05-30 13:35:00 2021-05-30 13:35:00
3  2021-05-30 14:22:55 2021-05-30 14:22:55
4  2021-05-28 06:51:51 2021-05-28 06:51:51
5  2021-05-30 13:31:55 2021-05-30 13:31:55
6  2021-05-30 13:33:38 2021-05-30 13:33:38
7  2021-05-30 13:35:51 2021-05-30 13:35:51
8  2021-05-30 13:38:44 2021-05-30 13:38:44
9  2021-05-30 13:51:19 2021-05-30 13:51:19
10 2021-05-30 14:04:53 2021-05-30 14:04:53

数据

df <- structure(list(date = structure(c(1622186212, 1622381700, 1622384575, 
                                        1622184711, 1622381515, 1622381618, 1622381751, 1622381924, 1622382679, 
                                        1622383493), 
                                      tzone = "UTC", class = c("POSIXct", "POSIXt"))), 
                row.names = c(NA, -10L), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"))