在日期字符中删除 0答案

【问题标题】：Drop 0s in date charcaters在日期字符中删除 0
【发布时间】：2017-10-06 14:17:15
【问题描述】：

我正在寻找一种在日期的day and month 表示中删除（如果存在）0 的方法。另外，我有字符的格式...

这是我想要的可重现示例：

df <-
  data.frame(
    exemple = c(
      "01/12/2017",
      "01-02-2017",
      "2017/02/12",
      "2017/02/01",
      "2017/02/01 10:01:05",
      "2017/02/01 02:01:05"
    ),
    format  = c(
      "%d/%m/%Y"  ,
      "%d-%m-%Y"  ,
      "%Y/%d/%m"  ,
      "%Y/%d/%m"  ,
      "%Y/%d/%m %H:%m:%s"  ,
      "%Y/%d/%m %H:%m:%s"
    ),
    result  = c(
      "1/12/2017",
      "1-2-2017"  ,
      "2017/2/12" ,
      "2017/2/1"  ,
      "2017/2/1 10:01:05"  ,
      "2017/2/1 02:01:05"
    )
  )

哪个给：

              exemple            format            result
1          01/12/2017          %d/%m/%Y         1/12/2017
2          01-02-2017          %d-%m-%Y          1-2-2017
3          2017/02/12          %Y/%d/%m         2017/2/12
4          2017/02/01          %Y/%d/%m          2017/2/1
5 2017/02/01 10:01:05 %Y/%d/%m %H:%m:%s 2017/2/1 10:01:05
6 2017/02/01 02:01:05 %Y/%d/%m %H:%m:%s 2017/2/1 02:01:05

它包含以下列：

示例：我的日期
格式：每个日期的格式
结果：我想要什么。

如您所见，每个日期都有不同的格式，因此我正在寻找最通用的方法。 最通用的意思是它应该适用于任何类型的分隔符和任何日期格式

编辑：

请注意，我注意到变量的内容与格式化的输出混淆了：我想将字符转换为它自己。

谢谢。

【问题讨论】：

您将变量的内容与格式化输出混淆了。您在这里想要的只是字符的自定义转换。基础价值永远不会改变。
我不这么认为...我的变量示例和格式都是字符。我想删除示例列中的 0。
那更“糟糕”，因为你不能对字符做任何事情。在某些时候，您希望它们被解析。而且，很抱歉打扰您，删除零会使这更难。此外，特别是在data.frame 中，您可以保留Date（即已解析）和您想要的任何漂亮打印版本。
我想针对特定用途这样做。不用担心，即使 0 被丢弃，因为格式 R 仍然能够解析它们。
在我看来就像三个快速的gsubs：将"/0" 替换为"/"，将"-0" 替换为"-"，将"^0" 替换为""。如果您有任何情况下时间出现在字符串的开头，因为您希望在时间部分保留 0，这将失败，但这可以通过查看您的格式列来解决。

标签： r regex date

【解决方案1】：

这是一种方法：

df$myresult = gsub("(?<=^|(?![:])[[:punct:]])0", "", df$exemple, perl = TRUE)

结果：

> df
              exemple            format            result          myresult
1          01/12/2017          %d/%m/%Y         1/12/2017         1/12/2017
2          01-02-2017          %d-%m-%Y          1-2-2017          1-2-2017
3          2017/02/12          %Y/%d/%m         2017/2/12         2017/2/12
4          2017/02/01          %Y/%d/%m          2017/2/1          2017/2/1
5 2017/02/01 10:01:05 %Y/%d/%m %H:%m:%s 2017/2/1 10:01:05 2017/2/1 10:01:05
6 2017/02/01 02:01:05 %Y/%d/%m %H:%m:%s 2017/2/1 02:01:05 2017/2/1 02:01:05

注意：

这个正则表达式看起来有点奇怪，因为我在积极的后视中放置了一个负前瞻。 (?![:])[[:punct:]] 匹配所有标点符号除了 :。所以整个正则表达式匹配在不包括: 的标点符号之后的所有0，或者在字符串的开头。

【讨论】：

【解决方案2】：

这将通过查找包含四位数年份的字符串来识别日期，然后使用gsub 删除任何前面没有其他数字的零。所以它应该单独留下年份、时间和非前导零。函数中的x 是第一个参数（即日期）的捕获组。

如果您使用: 作为日期分隔符，或者使用: 以外的其他东西（例如-）作为时间分隔符，这甚至应该可以工作，但如果您有两位数的年份，它将失败。

library(gsubfn)
df$result <- gsubfn("([^\\s]*\\d{4}[^\\s]*)",
                    ~gsub("(^|[^0-9]+)0(\\d+)", "\\1\\2", x),
                    as.character(df$exemple))

df
              exemple            format            result
1          01/12/2017          %d/%m/%Y         1/12/2017
2          01-02-2017          %d-%m-%Y          1-2-2017
3          2017/02/12          %Y/%d/%m         2017/2/12
4          2017/02/01          %Y/%d/%m          2017/2/1
5 2017/02/01 10:01:05 %Y/%d/%m %H:%m:%s 2017/2/1 10:01:05
6 2017/02/01 02:01:05 %Y/%d/%m %H:%m:%s 2017/2/1 02:01:05

【讨论】：

: 作为日期分隔符很少见，但两位数年份很常见。