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read.table / read.csvのcolClasses引数にカスタム日付形式を指定します

質問:

read.table/read.csvでcolClasses引数を使用するときに日付形式を指定する方法はありますか?

(インポート後に変換できることはわかっていますが、このような多くの日付列を使用すると、インポート手順で簡単に変換できます)


例:

%d/%m/%Y形式の日付列を持つ.csvがあります。

dataImport <- read.csv("data.csv", colClasses = c("factor","factor","Date"))

これにより、変換が間違っています。たとえば、15/07/20080015-07-20になります。


再現可能なコード:

data <- 
structure(list(func_loc = structure(c(1L, 2L, 3L, 3L, 3L, 3L, 
3L, 4L, 4L, 5L), .Label = c("3076WAG0003", "3076WAG0004", "3076WAG0007", 
"3076WAG0009", "3076WAG0010"), class = "factor"), order_type = structure(c(3L, 
3L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 3L, 1L), .Label = c("PM01", "PM02", 
"PM03"), class = "factor"), actual_finish = structure(c(4L, 6L, 
1L, 2L, 3L, 7L, 1L, 8L, 1L, 5L), .Label = c("", "11/03/2008", 
"14/08/2008", "15/07/2008", "17/03/2008", "19/01/2009", "22/09/2008", 
"6/09/2007"), class = "factor")), .Names = c("func_loc", "order_type", 
"actual_finish"), row.names = c(NA, 10L), class = "data.frame")


write.csv(data,"data.csv", row.names = F)                                                        

dataImport <- read.csv("data.csv")
str(dataImport)
dataImport

dataImport <- read.csv("data.csv", colClasses = c("factor","factor","Date"))
str(dataImport)
dataImport

そして、出力は次のようになります。

code output

98
Tommy O'Dell

文字列を受け取り、必要な形式を使用して日付に変換する独自の関数を作成し、setAsを使用してasメソッドとして設定できます。その後、関数をcolClassesの一部として使用できます。

試してください:

_setAs("character","myDate", function(from) as.Date(from, format="%d/%m/%Y") )

tmp <- c("1, 15/08/2008", "2, 23/05/2010")
con <- textConnection(tmp)

tmp2 <- read.csv(con, colClasses=c('numeric','myDate'), header=FALSE)
str(tmp2)
_

次に、必要に応じて変更して、データを処理します。

編集---

警告を回避するために、最初にsetClass('myDate')を実行することをお勧めします(警告は無視できますが、これを何度も行うと迷惑になることがあり、これは単純な呼び出しです)。

153
Greg Snow

変更する日付形式が1つしかない場合は、Defaultsパッケージを使用して、as.Date.character内のデフォルト形式を変更できます。

library(Defaults)
setDefaults('as.Date.character', format = '%d/%M/%Y')
dataImport <- read.csv("data.csv", colClasses = c("factor","factor","Date"))
str(dataImport)
## 'data.frame':    10 obs. of  3 variables:
##  $ func_loc     : Factor w/ 5 levels "3076WAG0003",..: 1 2 3 3 3 3 3 4 4 5
##  $ order_type   : Factor w/ 3 levels "PM01","PM02",..: 3 3 1 1 1 1 2 2 3 1
##  $ actual_finish: Date, format: "2008-10-15" "2009-10-19" NA "2008-10-11" ...

@Greg Snowの答えは、よく使用される関数のデフォルトの動作を変更しないため、はるかに優れていると思います。

25
mnel

時間も必要な場合:

setClass('yyyymmdd-hhmmss')
setAs("character","yyyymmdd-hhmmss", function(from) as.POSIXct(from, format="%Y%m%d-%H%M%S"))
d <- read.table(colClasses="yyyymmdd-hhmmss", text="20150711-130153")
str(d)
## 'data.frame':    1 obs. of  1 variable:
## $ V1: POSIXct, format: "2015-07-11 13:01:53"
7
Mark Rajcok

昔、ハドリー・ウィッカムによって問題が解決されました。そのため、今日ではソリューションはワンライナーに限定されています。

library(readr)
data <- read_csv("data.csv", 
                  col_types = cols(actual_finish = col_datetime(format = "%d/%m/%Y")))

たぶん不必要なものを取り除きたいです:

data <- as.data.frame(data)
1
Andri Signorell