R 读取csv文件时解析日期格式

我正在使用

data.table

包读取csv文件

样本数据集：

结构（列表大小=c（4886L、4096L、84848L、518L、264158L、， 725963L、1340L、75264L、198724L），修改后的时间=c， “2008年8月21日03:54:28下午”、“2007年2月12日12:40:00下午”、“2006年8月22日02:12:03下午”， “2009年12月08日03:28:14下午”、“2008年9月29日03:45:21下午”、“2011年9月07日03:36:54上午”， “2011年7月28日下午05:09:58”、“2012年7月23日下午02:25:58”），访问时间=c（“2013年3月15日上午09:24:53”， “2009年5月12日04:45:41下午”、“2014年4月7日09:39:03上午”、“2007年12月25日06:48:18上午”， “2013年4月8日上午11:52:15”、“2011年5月17日上午8:48:40”、“2013年3月12日上午02:55:01”， “2014年6月7日04:21:28下午”、“2013年1月21日12:58:07下午”），contentid=c（“000000 285B7925F511B3159A72F80A4A”， “0000011afae4d1227c4df57b410ea52c”、“000001cec02017ca3eb81ddc4cd1c9ff”， “00000233565d1c17c3135a9504c455ca”、“000003020ba74b9d1b6075d3c1b8fcb3”， “0000034b98d29d84ce7b61ee68be7658”、“000004ed899e26ae1c9b1ece35a98af1”， “000005a09fd2eb706c5800eb06084160”、“0000060b9d552c35f281b5033dcfa1b4” ))，row.names=c（NA，-9L），class=c（“data.table”，“data.frame” )，.internal.selfref=） 加载时，我可以指定要读取的列的类型，例如：

tble=fread（“sample.csv”，colClasses=c（Size=“numeric”，contentid=“character”））

我的问题是:

在加载本身时，是否可以指定如何解析日期列，例如，我知道以后可以使用

将日期列转换为.date（示例$AccessTime，“%b%d，%Y%H:%M:%S%p”）

但我是否可以在加载时指定此格式，以便将该列读取为datetime列而不是字符

编辑：在加载自身时指定此解析的目的是，我假设这将帮助csv更快地加载。（不确定假设是否正确）

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PS：注意，我必须使用

data.table

，因为我的csv文件非常大~5GB。

请参阅。（BTW，我不认为你的假设是正确的）。有什么可以解决你的问题吗？为了更快的串到日期转换，考虑<代码>任意时间< /代码>包，或者看到这里我同意@ 27×9…我不希望任何带分隔符的文件读取器运行得更快，甚至不会像将字符串就地转换为

Date

或

POSIXt

那样快；充其量也会稍微慢一点。我希望这种就地转换与“读取文件+

as.Date

”大致相同，在这种情况下，在读入过程中执行此转换的唯一优点是用于代码转换。我觉得解析器可能会更快。首先是内存分配（即不需要分配一个字符，然后再分配一个数字向量），然后还有一个事实，

strtime（）

似乎很慢，这就是为什么会有这样的包。话虽如此，制作一个解析器来处理各种格式所需的时间将花费。。。有很多时间要做。相关的，现在确实读取了一些字符串作为IDate，但此POSIXct不计算在内。对于OP，我认为答案是否定的。