Apache spark 将变量从'；dttm&x27；进入'；POSIXCT&x27；

使用时，我将这些变量以一种称为

dttm

的奇怪格式显示如下：

 tpep_pickup_datetime  tpep_dropoff_datetime 
               <dttm>                 <dttm>               
  2015-01-15 18:05:39    2015-01-15 18:23:42                    
  2015-01-10 19:33:38    2015-01-10 19:53:28              
  2015-01-10 19:33:38    2015-01-10 19:43:41              
  2015-01-10 19:33:39    2015-01-10 19:35:31               

我得到这个错误：

与此相同，我们可以使用

dplyr

、

lubridate:：seconds\u to_period

和

base:：difftime

来获得输出

库（dplyr）
图书馆（lubridate）
df1%>%
变异（dur=秒到周期（如数字（difftime）（tpep\u dropoff\u datetime，
tpep_皮卡_日期时间），
单位（秒）
#>#tibble:4 x 3
#>tpep_皮卡_日期时间tpep_下车_日期时间dur
#>                                  
#>1 2015-01-15 18:05:39 2015-01-15 18:23:42 18米3秒
#>2 2015-01-10 19:33:38 2015-01-10 19:53:28 19米50秒
#>3 2015-01-10 19:33:38 2015-01-10 19:43:41
#>4 2015-01-10 19:33:39 2015-01-10 19:35:31 1M 52S

如果您希望以

秒

的形式输出，而不是

以.period

的形式输出，则下面的代码可以工作

库（dplyr）
df1%>%
变异（dur=as.numeric（difftime）（tpep\u dropoff\u datetime，
tpep_皮卡_日期时间），
单位（秒）
#>#tibble:4 x 3
#>tpep_皮卡_日期时间tpep_下车_日期时间dur
#>                                  
#> 1 2015-01-15 18:05:39  2015-01-15 18:23:42    1083
#> 2 2015-01-10 19:33:38  2015-01-10 19:53:28    1190
#> 3 2015-01-10 19:33:38  2015-01-10 19:43:41     603
#> 4 2015-01-10 19:33:39  2015-01-10 19:35:31     112

数据：

read.table（text=“tpep\u pickup\u datetime tpep\u dropoff\u datetime
2015-01-15_18:05:39    2015-01-15_18:23:42                    
2015-01-10_19:33:38    2015-01-10_19:53:28              
2015-01-10_19:33:38    2015-01-10_19:43:41              
2015-01-10_19:33:39 2015-01-10_19:35:31“，stringsAsFactors=F，header=T）->df1
df1%>%
变异时间（VAR（“tpep拾取日期时间”、“tpep衰减日期时间”），
列表（~as.POSIXct（，format=“%Y-%m-%d_%H:%m:%S”，tz=Sys.timezone（））））%>%
as_tible->df1
df1#只是为了显示数据
#>tpep_取货_日期时间tpep_卸货_日期时间
#>                                 
#> 1 2015-01-15 18:05:39  2015-01-15 18:23:42  
#> 2 2015-01-10 19:33:38  2015-01-10 19:53:28  
#> 3 2015-01-10 19:33:38  2015-01-10 19:43:41  
#> 4 2015-01-10 19:33:39  2015-01-10 19:35:31  

与此相同，我们可以使用

dplyr

、

lubridate:：seconds\u to_period

和

base:：difftime

获得输出

库（dplyr）
图书馆（lubridate）
df1%>%
变异（dur=秒到周期（如数字（difftime）（tpep\u dropoff\u datetime，
tpep_皮卡_日期时间），
单位（秒）
#>#tibble:4 x 3
#>tpep_皮卡_日期时间tpep_下车_日期时间dur
#>                                  
#>1 2015-01-15 18:05:39 2015-01-15 18:23:42 18米3秒
#>2 2015-01-10 19:33:38 2015-01-10 19:53:28 19米50秒
#>3 2015-01-10 19:33:38 2015-01-10 19:43:41
#>4 2015-01-10 19:33:39 2015-01-10 19:35:31 1M 52S

如果您希望以

秒

的形式输出，而不是

以.period

的形式输出，则下面的代码可以工作

库（dplyr）
df1%>%
变异（dur=as.numeric（difftime）（tpep\u dropoff\u datetime，
tpep_皮卡_日期时间），
单位（秒）
#>#tibble:4 x 3
#>tpep_皮卡_日期时间tpep_下车_日期时间dur
#>                                  
#> 1 2015-01-15 18:05:39  2015-01-15 18:23:42    1083
#> 2 2015-01-10 19:33:38  2015-01-10 19:53:28    1190
#> 3 2015-01-10 19:33:38  2015-01-10 19:43:41     603
#> 4 2015-01-10 19:33:39  2015-01-10 19:35:31     112

数据：

read.table（text=“tpep\u pickup\u datetime tpep\u dropoff\u datetime
2015-01-15_18:05:39    2015-01-15_18:23:42                    
2015-01-10_19:33:38    2015-01-10_19:53:28              
2015-01-10_19:33:38    2015-01-10_19:43:41              
2015-01-10_19:33:39 2015-01-10_19:35:31“，stringsAsFactors=F，header=T）->df1
df1%>%
变异时间（VAR（“tpep拾取日期时间”、“tpep衰减日期时间”），
列表（~as.POSIXct（，format=“%Y-%m-%d_%H:%m:%S”，tz=Sys.timezone（））））%>%
as_tible->df1
df1#只是为了显示数据
#>tpep_取货_日期时间tpep_卸货_日期时间
#>                                 
#> 1 2015-01-15 18:05:39  2015-01-15 18:23:42  
#> 2 2015-01-10 19:33:38  2015-01-10 19:53:28  
#> 3 2015-01-10 19:33:38  2015-01-10 19:43:41  
#> 4 2015-01-10 19:33:39  2015-01-10 19:35:31  

试试这个：

  all_data <- all_data %>%
      mutate(new_pickup = as.POSIXct(tpep_pickup_datetime)) %>%
      mutate(day_pickup = as.Date(new_pickup)) %>%
      mutate(time_pickup = paste(hour(new_pickup), minute(new_pickup),second(new_pickup),sep="-")) %>%
      mutate(new_dropoff = as.POSIXct(tpep_dropoff_datetime)) %>%
      mutate(day_dropoff = as.Date(new_dropoff)) %>%
      mutate(time_dropoff = paste(hour(new_dropoff), minute(new_dropoff),second(new_dropoff),sep="-")) %>%
      mutate(trip_duration = ((hour(new_dropoff) - hour(new_pickup))*3600 + (minute(new_dropoff) - minute(new_pickup))*60 + (second(new_dropoff) - second(new_pickup))))

所有_数据%
突变（新拾取=as.POSIXct（tpep拾取日期时间））%>%
变异（日期提取=截止日期（新提取））%>%
变异（时间拾取=粘贴（小时（新拾取）、分钟（新拾取）、秒（新拾取）、sep=“-”）%%>%
突变（新衰减=as.POSIXct（tpep衰减\u日期时间））%>%
变异（日期衰减=截止日期（新衰减））%>%
变异（时间衰减=粘贴（小时（新衰减）、分钟（新衰减）、秒（新衰减）、sep=“-”）%%>%
变异（行程持续时间=（（小时（新下车）-小时（新上车））*3600+（分钟（新下车）-分钟（新上车））*60+（秒（新下车）-秒（新上车）））

试试这个：

  all_data <- all_data %>%
      mutate(new_pickup = as.POSIXct(tpep_pickup_datetime)) %>%
      mutate(day_pickup = as.Date(new_pickup)) %>%
      mutate(time_pickup = paste(hour(new_pickup), minute(new_pickup),second(new_pickup),sep="-")) %>%
      mutate(new_dropoff = as.POSIXct(tpep_dropoff_datetime)) %>%
      mutate(day_dropoff = as.Date(new_dropoff)) %>%
      mutate(time_dropoff = paste(hour(new_dropoff), minute(new_dropoff),second(new_dropoff),sep="-")) %>%
      mutate(trip_duration = ((hour(new_dropoff) - hour(new_pickup))*3600 + (minute(new_dropoff) - minute(new_pickup))*60 + (second(new_dropoff) - second(new_pickup))))

所有_数据%
突变（新拾取=as.POSIXct（tpep拾取日期时间））%>%
变异（日期提取=截止日期（新提取））%>%
变异（时间拾取=粘贴（小时（新拾取）、分钟（新拾取）、秒（新拾取）、sep=“-”）%%>%
突变（新衰减=as.POSIXct（tpep衰减\u日期时间））%>%
变异（日期衰减=截止日期（新衰减））%>%
变异（时间衰减=粘贴（小时（新衰减）、分钟（新衰减）、秒（新衰减）、sep=“-”）%%>%
变异（行程持续时间=（（小时（新行程下降）-小时（新行程上升））*3600+（分钟（新行程下降）-分钟（新行程下降）-分钟
  all_data <- all_data %>%
      mutate(new_pickup = as.POSIXct(tpep_pickup_datetime)) %>%
      mutate(day_pickup = as.Date(new_pickup)) %>%
      mutate(time_pickup = paste(hour(new_pickup), minute(new_pickup),second(new_pickup),sep="-")) %>%
      mutate(new_dropoff = as.POSIXct(tpep_dropoff_datetime)) %>%
      mutate(day_dropoff = as.Date(new_dropoff)) %>%
      mutate(time_dropoff = paste(hour(new_dropoff), minute(new_dropoff),second(new_dropoff),sep="-")) %>%
      mutate(trip_duration = ((hour(new_dropoff) - hour(new_pickup))*3600 + (minute(new_dropoff) - minute(new_pickup))*60 + (second(new_dropoff) - second(new_pickup))))