当 R 中存在空值时，如何拆分包含日期和时间的列？答案

【问题标题】：How to split column containing date and time when null values are present in R?当 R 中存在空值时，如何拆分包含日期和时间的列？
【发布时间】：2021-10-12 19:32:03
【问题描述】：

我有一列包含这样的数据

df <- data.frame(request_time = c("2020-12-31 13:05:00", NULL, "2020-11-14 02:04:01")

我想拆分 request_time 列以仅提取日期。希望有一个名为 request_date 的新列。

我正在尝试执行以下操作：

df$request_date <- as.Date(df$request_time)

但这会返回一个错误，指出“字符串不是标准的明确格式”我假设由于存在 NULLS 而出现日期。我怎样才能克服这个问题？

【问题讨论】：

你确定你的值是NULL吗？因为您的向量中不能有 NULL 值。如果您运行示例代码（在添加缺少的右括号之后），您会看到它只有两行。您的意思是 NA 值而不是 NULL 吗？如果您包含一个简单的reproducible example 以及可用于测试和验证可能的解决方案的示例输入，那么为您提供帮助会更容易。

标签： r datetime

【解决方案1】：

我们可以将as_date 函数与来自lubridate 包的ymd 一起使用：

library(dplyr)
library(lubridate)
df %>% 
  mutate(request_time = ymd(as_date(request_time)))

输出：

  request_time
1   2020-12-31
2   2020-11-14

或

library(tidyr)
df %>% 
  separate(request_time, c("date", "time"), sep=" ", remove = FALSE)

        request_time       date     time
1 2020-12-31 13:05:00 2020-12-31 13:05:00
2 2020-11-14 02:04:01 2020-11-14 02:04:01

【讨论】：

【解决方案2】：

只需使用str_extract提取日期：

library(stringr)
library(dplyr)
f %>%
  mutate(request_time = str_extract(request_time, "[0-9-]+"))
  request_time
1   2020-12-31
2   2020-11-14

在base R:

f$request_time <- str_extract(f$request_time, "[0-9-]+")

【讨论】：

str_extract 不是基本 R 函数

【解决方案3】：

NULL 部分不清楚。如果是字符串"NULL"，则as.Date 应该返回NA。否则，NULL 不能这样存在。可能是list 列（不清楚）

df$request_time <- as.Date(df$request_time)

-输出

df$request_time
[1] "2020-12-31" NA           "2020-11-14"

数据

df <- data.frame(request_time = c("2020-12-31 13:05:00", "NULL", "2020-11-14 02:04:01"))

【讨论】：