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)
%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、15/07/2008
は0015-07-20
になります。
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。
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)。
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。
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"
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)