在我们日常所遇到的数据分析任务中，会遇到很多与日期时间挂钩的数据，比如本月每日的销售额和网页一天内每个时间节点的点击量。这类型的数据大多数为时间序列，而时间序列分析在日常中也是很常见的。现在我们先来聊一下R语言中关于日期时间的处理，之后有时间的话就学习一些有关时间序列分析的方法。一、日期函数as.Date()函数R中自带的函数as.Date首先和大家介绍一下它的日常用法，第一个就是我们使用as.Date来返回日期数据形式，且默认的格式为年-月-日，format参数用于识别输入的日期按照那种数据逻辑输入，比如下面数据是以"*年*月*日"的逻辑输入：> as.Date("2019年9月28日", format = "%Y年%m月%d日")[1] "2019-09-28"其中我们看到上面%Y等等的字符，其实是日期格式的一种字符形式，常用的格式如下：第二个用法就是我们给定起点日期，再输入延后天数，就可以输出对应的日期：> as.Date(31,origin ='2019-01-01')[1] "2019-02-01"二、时间函数POSIXct与POSIXlt(1).POSIXIt主要特点：作用是打散时间，把时间分成年、月、日、时、分、秒，并进行存储我们可以结合unclass()函数，从而提取日期时间信息。比如：> unclass(as.POSIXlt('2018-9-7 8:12:23'))$sec[1] 23$min[1] 12$hour[1] 8$mday[1] 7$mon[1] 8$year[1] 118$wday[1] 5$yday[1] 249$isdst[1] 0$zone[1] "CST"$gmtoff[1] NA我们输入带时间的日期数据，利用unclass和as.POSIXlt函数就可以返回秒、分、时、日、该年已过月数、已过年数(从1900起)、星期几、该天对应该年的第几天，时区等等。(2).POSIXct 是以1970年1月1号8点开始的以秒进行存储，如果是负数，则是之前的日期时间；正数则是之后，比如：> unclass(as.POSIXct('1970-1-1 8:00:20'))[1] 20attr(,"tzone")[1] ""三、日期时间的运算(1).日期相减，得到相差的天数> as.Date("2019-10-01") - as.Date('2019-9-26')Time difference of 5 days(2).带时间的日期相减，得到相差数(可以指定units参数为"secs","mins","hours","days")> difftime('2019-10-1 10:00:00',"2019-10-1 6:00:00",units="hours")Time difference of 4 hours
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