每小时和每天的日期转换，分组，R答案

【问题标题】：Date transformation per hour and day, grouping, R每小时和每天的日期转换，分组，R
【发布时间】：2021-06-13 16:08:52
【问题描述】：

我正在研究一个包含 1k+ 条推文的数据集，其日期格式为 YYYY-MM-DD hh:mm:ss，每条推文的情绪得分都在 -1 到 1 之间。

我的目标是使用它们来分析股市的预测性，因此我需要：

a) 将前一天股市收盘时间 (n-1) 16:00 和今天收盘时间 (n 15) 给定工作日 n 内的所有推文分组:59);分组时我不再关心小时时间戳，唯一与我相关的是一天，所以我可以使用例如周一下班后（16:00 起）发推文和周二下班后（直到 16:00）发推文作为周二 S&P500 收盘得分的一个分数。

b) 将所有周末推文 + 周一推文（即从周五 16:00 + 周六 + 周日 + 周一到 15:59）分组为周一推文（基本上是 a），但有额外的天数可以计算周末推文）

c) 随后在分组时生成 1) 给定日期/周末所有推文的所有情绪得分的总和 2) 1) 中所有这些推文的所有情绪得分的平均值

有没有人可以在这些子点上帮助我？这项工作基本上是我在硕士论文中遇到的最大障碍，任何可以帮助我解决这个问题的人都可以期待我送回家的一包荷兰松饼！ :)

【问题讨论】：

标签： r date twitter grouping

【解决方案1】：

对于将来检查此线程的任何人，我已经找到了 a) 和 b) 的解决方案：

t_timeshift = as.POSIXlt(trump_presidency_valid$date)
t_timeshift_final = t_timeshift

for (i in 1:392){
  if (t_timeshift[i]$hour > 17) t_timeshift_final[i]=t_timeshift[i] + 28800
}

trump_presidency_valid$date <- t_timeshift_final

#next I want to move all saturday days by 24hrs effectivelly eliminating saturday tweets

t_satshift_final = as.POSIXlt(t_timeshift_final)
for (i in 1:392){
  if (weekdays(t_timeshift_final[i]) == "Saturday") t_satshift_final[i]=t_timeshift_final[i] + 115200
}

#lastly I want to move all Sunday days by 24hrs effectively making all Saturday and Sunday Tweets count as Monday Tweets

t_sunshift_final = as.POSIXlt(t_satshift_final)
for (i in 1:392){
  if (weekdays(t_satshift_final[i]) == "Sunday") t_sunshift_final[i]=t_satshift_final[i] + 115200
}
weekdays(t_sunshift_final[1:20]) #checkup if the process went well

trump_presidency_valid$date <- t_sunshift_final #save up

基本上，我已将 16:00 之后的所有推文移动了 8 小时，使它们有效地成为第二天的推文，与周六和周日的推文一样，将它们移动了 24 小时。现在，如果您使用 weekdays() ，您将不会在 Friday 16:00 和 Sunday 23:59 之间找到任何推文；他们都被转移了！我希望有人觉得它有用！

【讨论】：