lubridate::floor_date(变量名, "month") 可以用到group_by函数中作为参数,非常方便 2. 选中所有列,或者特定列,替换某些值为缺失值 across(where(is.character), ~replace(., . == "None", NA)) 放到mutate函数中作为参数,注意replace里用.代表变量 3. 分组求和的时候,对于全是NA的变量,直接保存为NA;对...
floor_date()函数根据要求周期回滚日期, floor_date(today(),unit = 'year') floor_date(today(),unit = 'month') #可与rollback函数达到同样效果 floor_date(today(),unit = 'week') 计算年同比 n <- 1 date <- today() # current current_start_date <- floor_date(date,unit = 'year') curre...
此时就需要到round_date()、floor_date()和ceiling_date()函数的帮忙了。 #四舍五入 > round_date(as.POSIXct('2019-9-28 12:23:9'),'hour') [1] "2019-09-28 12:00:00 CST" #向下取整 > floor_date(as.POSIXct('2019-9-28 12:23:9'),'hour') [1] "2019-09-28 12:00:00 CST" #...
parse_date_time(x, c("%m-%d-%y", "%m%d%y", "%m-%d-%y %H:%M"), exact = TRUE) # 解析失败,因为顺序不一样 ## [1] NA NA NA NA parse_date_time(c('12/17/1996 04:00:00','4/18/1950 0130'), c('%m/%d/%Y %I:%M:%S','%m/%d/%Y %H%M'), exact = TRUE) # 顺序一样解...
> as.Date('2015-12-31') %m+% months(2) [1] "2016-02-29" 当超过30天时,针对相加后为2月份的情况,相加可以得到2月月底 > as.Date('2015-12-31') %m+% months(14) [1] "2017-02-28 floor_date(as.Date('2015-8-8'),'month') ...
round_date(), ceiling_date()等函数, 对日期可以用unit=指定一个时间单位进行舍入。 时间单位为字符串, 如seconds, 5 seconds, minutes, 2 minutes, hours, days, weeks, months, years等。 比如,以10 minutes为单位, floor_date()将时间向前归一化到10分钟的整数倍, ...
round_date() ceiling_date() (需要指定unit) floor_date(today(),unit="year")+months(0:11)#> [1] "2019-01-01" "2019-02-01" "2019-03-01" "2019-04-01" "2019-05-01"#> [6] "2019-06-01" "2019-07-01" "2019-08-01" "2019-09-01" "2019-10-01"#> [11] "2019-11-01"...
round_date(t, unit=”hour”) # 四舍五入取整到小时 ## [1] “2020-08-27 22:00:00 UTC” 注意: 类似地,向下取整用floor_date(),向上取整用ceiling_date()。 rollback(dates, roll_to_first=FALSE, preserve_hms=TRUE):回滚到上月最后一天或本月第一天。
lubridate包提供了一系列函数，如ymd()、myd()、dmy()等，用于日期排列，parse_date_time()用于处理非标准日期格式。提取日期时间信息时，second()、minute()、hour()等函数提取相应数据，而round_date()、floor_date()和ceiling_date()函数用于模糊提取。时间间隔计算中，使用interval函数创建时间间隔...
1#选择月份中展示的日期展示(1,10,20)2dates <-as_tibble(seq(floor_date(as.Date(min(rladies$created_at)),3unit ='month'),4as.Date('2017-05-15'),5by='days')) %>%6filter(day(value) %in% c(1,10,20))78#创建新的数据集,只选择screen_name和date,同时根据时间计算用户的比例9rladies...