如何减去日期时间并将它们存储在单独的列中？答案

【问题标题】：How to subtract datetimes and store them in a separate column?如何减去日期时间并将它们存储在单独的列中？
【发布时间】：2016-11-20 01:07:05
【问题描述】：

我正在使用 csv 文件，并且我有一个名为“statistics_lastLocatedTime”的列，如图所示 csv file image 我想从第一行中减去第二行“statistics_lastLocatedTime”；从第二行开始的第三行，以此类推直到最后一行，然后将所有这些差异存储在单独的列中，然后将该列与其他相关列合并，如下面的代码所示：

##select related features
data <- read.csv("D:/smart tech/store/2016-10-11.csv")
(columns <- data[with(data, macAddress == "7c:11:be:ce:df:1d" ),
    c(2,10,11,38,39,48,50) ])
write.csv(columns, file = "updated.csv", row.names = FALSE)

## take time difference 
date_data <- read.csv("D:/R/data/updated.csv")
(dates <- date_data[1:40, c(2)])
NROW(dates)
for (i in 1:NROW(dates)) {
  j <- i+1
  r1 <- strptime(paste(dates[i]),"%Y-%m-%d %H:%M:%S")
  r2 <- strptime(paste(dates[j]),"%Y-%m-%d %H:%M:%S")
  diff <- as.numeric(difftime(r1,r2))
  print (diff)
}

## combine time difference with other related columns
combine <- cbind(columns, diff)
combine

现在的问题是我能够获得行的差异，但无法将这些值存储为一列，然后将该列与其他相关列组合。请帮我。提前致谢。

【问题讨论】：

为什么要将date_data 过滤到前 40 行？这将无法 cbind 回columns。
实际上 macAddress == "7c:11:be:ce:df:1d" 中的总行数只有 40 行，如果我使用 (dates
您想计算statistics_lastLocatedTime 中的差异，并将该向量存储回数据框中。
不需要 for 循环，diff() 可以对向量进行操作。无需重复将每对日期时间从字符串转换为日期时间，只需使用read.csv() 将它们作为日期时间读取
相关：Specify custom Date format for colClasses argument in read.table/read.csv

标签： r csv datetime diff date-arithmetic

【解决方案1】：

这是一个四线：

根据Specify custom Date format for colClasses argument in read.table/read.csv 定义自定义类“myDate”和自定义日期时间的转换器函数
将日期时间作为实际日期时间读入；以后无需重复转换。
只需在日期列上使用矢量化差异运算符（它会看到它们的类型，并自动为 POSIXct 日期分派差异函数）。不需要 for 循环：

setClass('myDate') # this is not strictly necessary
setAs('character','myDate', function(from) { 
  as.POSIXct(from, format='%d-%m-%y %H:%S', tz='UTC') # or whatever timezone
})

data <- read.csv("D:/smart tech/store/2016-10-11.csv",
            colClasses=c('character','myDate','myDate','numeric','numeric','integer','factor'))
# ...
data$date_diff <- c(NA, diff(data$statistics_lastLocatedTime))

请注意，diff() 产生的结果长度比我们区分的向量短一。因此，我们必须填充它（例如，使用前导 NA 或任何您想要的）。

【讨论】：

很好的答案！我正在将setAs() 添加到我的图书馆。但是，您可能需要添加 setClass('myDate') 否则会出现错误：no definition for class “myDate”。我怎么会错过diff()？请务必修复 colClasses 中 integer 的结尾引号。
@Parfait 不，我们不需要添加setClass('myDate')。没有也能正常工作
原来这是一个警告而不是错误，但仍然按照这个问题的指示进行处理：stackoverflow.com/questions/14146341/…
@smci ：非常感谢您的帮助。 1）read.csv 中缺少右括号 2）我的输出为 NA，当我删除 as.POSIXct 中的格式时，它工作正常
@WaqasBari：谢谢，但我不明白删除格式选项有何改变； format(NA...) 仍然是 NA

【解决方案2】：

考虑使用vapply 直接分配diff 变量。此外，不需要单独的 date_data df，因为所有操作都可以在 columns df 上运行。还要注意时间格式的变化以与数据框中当前的格式保持一致：

columns$diff <- vapply(seq(nrow(columns)), function(i){      
  r1 <- strptime(paste(columns$statistics_lastLocatedTime[i]),"%d-%m-%y %H:%M")
  r2 <- strptime(paste(columns$statistics_lastLocatedTime[i+1]),"%d-%m-%y %H:%M")

  diff <- difftime(r1, r2)      
}, numeric(1))

【讨论】：