仅将字符串转换为 R 中数值的日期答案

【问题标题】：Convert strings to dates only for numeric values in R仅将字符串转换为 R 中数值的日期
【发布时间】：2019-06-22 03:22:22
【问题描述】：

假设我有一个混合了数字和字符串的值向量，如下所示：

df<-structure(c("Location", "SKU", "Manufacturer", "Size", 
            "State", "43488", "43489", "43490", 
            "43491"), .Names = c("col1","col2","col3","col4","col5","col6","col7","col8","col9"))

我只想将数值（最初是 excel 日期）转换为 R 日期格式，并将其余变量保持原样。我正在使用的向量只是较大 data.frame 中的一行，因此我宁愿避免从字符串中拆分日期并随后合并。到目前为止，我尝试了以下方法：

as.Date(as.numeric(df), origin = "1899-12-30")
[1] NA           NA           NA           NA           NA           "2019-01-23" "2019-01-24" "2019-01-25" "2019-01-26"

但这会将字符串转换为 NA。

【问题讨论】：

这些数据确实应该在上游更好地排序，这样您就不会陷入这种情况。
@alistaire 如果只是！ :(

标签： r date

【解决方案1】：

我们可以找出其中包含数字的索引，然后仅将这些值转换为日期。

inds <- grepl("\\d+", df)
df[inds] <- format(as.Date(as.numeric(df[inds]), origin = "1899-12-30"))

df
#      col1           col2           col3           col4           col5 
#"Location"          "SKU" "Manufacturer"         "Size"        "State"

#      col6           col7           col8           col9 
#"2019-01-23"   "2019-01-24"   "2019-01-25"   "2019-01-26"

使用ifelse 对上述答案的一种变体，无需创建额外的变量 (inds)

ifelse(grepl("\\d+", df), format(as.Date(as.numeric(df), origin = "1899-12-30")), df)

【讨论】：

【解决方案2】：

试试这个：
- 创建一个函数来检查一个值是否可以强制为numeric类型
- 如果true，则将其转换为numeric并格式化为date
- 如果是false，则按原样返回值

df<-structure(c("Location", "SKU", "Manufacturer", "Size", 
                "State", "43488", "43489", "43490", 
                "43491"), .Names = c("col1","col2","col3","col4","col5","col6","col7","col8","col9"))

convert_num_to_date = function(x){
  if (is.na(as.numeric(x))) {
    return(x)
  } else {
    x = format(as.Date(as.numeric(x), origin = "1899-12-30"))
    return(x)
  }
}

df = sapply(df, convert_num_to_date)

【讨论】：