R 将日期数据（m/d/y）拆分为3列

我需要将日期（m/d/y格式）转换为3个独立的列，我希望在这些列上运行一个算法（我正在尝试将日期转换为朱利安日数）。看到了另一个用户关于使用Oracle将数据分离为多列的建议。我正在使用R，并且完全被困在如何恰当地编写代码的问题上。A1、A2……是否表示我的新列标题，以及“更新集”部分的格式差异是什么

updateset A1=substr（原1,4），
A2=子序列（原始，5，6），
A3=子序列（原始，11，6），
A4=子序列（原始，17，5）；

我正在努力提高我在R方面的技能，但我想不出这一点…非常感谢任何帮助。提前感谢……：）

快速的：

基本R中已经存在Julian日期转换器，请参见eg

help（Julian）

一种方法是将日期解析为POSIXlt，然后读取组件。其他日期/时间类和包也可以使用，但对于BaseR来说，有些东西值得一提

将日期解析为字符串几乎总是一种糟糕的方法

以下是一个例子：

datetxt <- c("2010-01-02", "2010-02-03", "2010-09-10")
dates <- as.Date(datetxt) ## you could examine these as well
plt <- as.POSIXlt(dates)  ## now as POSIXlt types
plt[["year"]] + 1900      ## years are with offset 1900
#[1] 2010 2010 2010
plt[["mon"]] + 1          ## and months are on the 0 .. 11 intervasl
#[1] 1 2 9
plt[["mday"]] 
#[1]  2  3 10
df <- data.frame(year=plt[["year"]] + 1900, 
                  month=plt[["mon"]] + 1, day=plt[["mday"]])
df
#  year month day
#1 2010     1   2
#2 2010     2   3
#3 2010     9  10

---

给定一个文本变量x，如下所示：

> x
[1] "10/3/2001"

然后：

将其转换为日期对象。然后，如果您需要：

> julian(as.Date(x,"%m/%d/%Y"))
[1] 11598
attr(,"origin")
[1] "1970-01-01"

提供朱利安日期（相对于1970-01-01）

不要尝试子字符串的事情

有关更多信息，请参见帮助（as.Date）。

我使用

format（）

方法对

Date

对象分离R中的日期。使用Dirk的

datetext

，我将如何将日期分解为其组成部分：

datetxt <- c("2010-01-02", "2010-02-03", "2010-09-10")
datetxt <- as.Date(datetxt)
df <- data.frame(date = datetxt,
                 year = as.numeric(format(datetxt, format = "%Y")),
                 month = as.numeric(format(datetxt, format = "%m")),
                 day = as.numeric(format(datetxt, format = "%d")))

---

注意其他几个人所说的话；您可以获得朱利安日期，而无需拆分各种日期组件。我添加这个答案是为了说明如果你需要它来做其他事情，你可以如何进行分解。

嗨，加文：另一种方法[使用你的想法]是：

我们将使用的数据框架是oilstocks，它包含与石油和天然气库存随时间变化相关的各种变量。 变量包括：

colnames(stocks)
"bpV"    "bpO"    "bpC"    "bpMN"   "bpMX"   "emdate" "emV"    "emO"    "emC"  
"emMN"   "emMN.1" "chdate" "chV"    "cbO"    "chC"    "chMN"   "chMX" 

首先要做的事情之一是将emdate字段（一个整数向量）更改为日期向量

realdate<-as.Date(emdate,format="%m/%d/%Y")

类似的结果，我也有日期、日、月、年作为DF以外的独立向量。< /P> < P>将日期（M/D/Y格式）转换成3个独立的列，考虑DF，

df <- data.frame(date = c("01-02-18", "02-20-18", "03-23-18"))
df
      date
1 01-02-18
2 02-20-18
3 03-23-18

---

df为了便于阅读，月份与
month.name[plt[[“mon”]]+1]
> df
        date year month day
1 2010-01-02 2010     1   2
2 2010-02-03 2010     2   3
3 2010-09-10 2010     9  10

colnames(stocks)
"bpV"    "bpO"    "bpC"    "bpMN"   "bpMX"   "emdate" "emV"    "emO"    "emC"  
"emMN"   "emMN.1" "chdate" "chV"    "cbO"    "chC"    "chMN"   "chMX" 

realdate<-as.Date(emdate,format="%m/%d/%Y")

> dfdate <- data.frame(date=realdate)
year=as.numeric (format(realdate,"%Y"))
month=as.numeric (format(realdate,"%m"))
day=as.numeric (format(realdate,"%d"))

ostocks<-cbind(dfdate,day,month,year,stocks)
colnames(ostocks)

"date"   "day"    "month"  "year"   "bpV"    "bpO"    "bpC"    "bpMN"   "bpMX"   "emdate" "emV"    "emO"    "emC"    "emMN"   "emMX" "chdate" "chV"   
"cbO"    "chC"    "chMN"   "chMX"

df <- data.frame(date = c("01-02-18", "02-20-18", "03-23-18"))
df
      date
1 01-02-18
2 02-20-18
3 03-23-18

df$date <- as.Date(df$date, format="%m-%d-%y")
df
        date
1 2018-01-02
2 2018-02-20
3 2018-03-23

library(lubridate)
df$year <- year(ymd(df$date))
df$month <- month(ymd(df$date)) 
df$day <- day(ymd(df$date))
df
        date year month day
1 2018-01-02 2018     1   2
2 2018-02-20 2018     2  20
3 2018-03-23 2018     3  23