Więc, data jest ramką danych składającą się z wielu kolumn, z których jedna nazywa się lpep_pickup_datetime zawiera datę i godzinę w formacie „01/01/2016 12:39:36 AM”
Chcę przeanalizować te dane według daty i godziny, więc próbuję utworzyć nową kolumnę o nazwie pickup_date i jeden nazwany pickup_time z informacją AM lub PM.
Użyłem funkcji strsplit, aby podzielić ciąg na następującą postać: c („01/01/2016”, „12:29:24”, „AM”) i próbuję utworzyć z tego wyżej wymienione kolumny dane.
Napisałem następujący kod:
data$lpep_pickup_datetime=strsplit(data$lpep_pickup_datetime, " ")
data$pickup_date=data$lpep_pickup_datetime[[1]][1]
for (i in seq(1,90181))
{
data$pickup_time[i]=data$lpep_pickup_datetime[[i]][2]
}
Jest to bardzo nieefektywne, ponieważ iteracja przez 90181 wierszy danych trwa zbyt długo. Czy jest lepszy sposób na wykonanie tego zadania?
Dzięki.
Odpowiedzi:
1 dla odpowiedzi № 1?apply(df, 2, function(...) ) jest zwykłym sposobem iterowania po kolumnach. Ale nie musisz tego robić tutaj
> df<-data.frame("datetime" = format(seq(c(ISOdate(2000,3,20)), by = "day", length.out = 100000), "%Y-%m-%d %r"), stringsAsFactors=FALSE)
> str(df)
"data.frame": 100000 obs. of 1 variable:
$ datetime: chr "2000-03-20 08:00:00 PM" "2000-03-21 08:00:00 PM" "2000-03-22 08:00:00 PM" "2000-03-23 08:00:00 PM" ...
> df$dateonly<-format(as.Date(df$datetime, format="%Y-%m-%d %r"),"%Y-%m-%d")
> head(df)
datetime dateonly
1 2000-03-20 08:00:00 PM 2000-03-20
2 2000-03-21 08:00:00 PM 2000-03-21
3 2000-03-22 08:00:00 PM 2000-03-22
4 2000-03-23 08:00:00 PM 2000-03-23
5 2000-03-24 08:00:00 PM 2000-03-24
6 2000-03-25 08:00:00 PM 2000-03-25
1 dla odpowiedzi nr 2
W base R, możemy użyć sub aby utworzyć separator, a następnie za pomocą read.csv utwórz dwie kolumny
data[paste0("pickup_", c("date", "time"))] <- read.csv(text=sub("\s+",
",", data$lpep_pickup_datetime), header=FALSE, stringsAsFactors=FALSE)