在R中，如何从字符中提取分和秒_R_Time

在R中，如何从字符中提取分和秒

r time

在R中，如何从字符中提取分和秒,r,time,R,Time,我正在尝试将R中的一列拆分为分和秒。问题是，该列只是数字列：例如，它将有“752”、“843”、“823”、“956”（最高可达2000左右）等。。。代表7分52秒，8分43秒，8分23秒等等。。。我想把它分成两列。一列表示分钟数，一列表示秒数。然后，我将使用这些列创建第三个“totalSeconds”，它在7分52秒的时间内有“472” 我一直在到处搜索，检查正则表达式等等。。我只是想不通。这里的另一个类似问题将我引向函数“substr”，但我一直坚持这一点，因为每个变量中的字符数并不总是相同

我正在尝试将R中的一列拆分为分和秒。问题是，该列只是数字列：例如，它将有“752”、“843”、“823”、“956”（最高可达2000左右）等。。。代表7分52秒，8分43秒，8分23秒等等。。。我想把它分成两列。一列表示分钟数，一列表示秒数。然后，我将使用这些列创建第三个“totalSeconds”，它在7分52秒的时间内有“472”

我一直在到处搜索，检查正则表达式等等。。我只是想不通。这里的另一个类似问题将我引向函数“substr”，但我一直坚持这一点，因为每个变量中的字符数并不总是相同的，即752对1145。有什么帮助吗？或者至少有人能给我指出正确的方向？

在本例中：

 df=data.frame(D=round(1000*runif(100)))

D是包含字符串的列。如果您这样做：

df$MIN=ifelse(nchar(df$D)>=3,substr(df$D, 0,1),0) #if there are only seconds

这将返回会议记录

及

将返回秒数

这就是您想要的吗？

在本例中：

 df=data.frame(D=round(1000*runif(100)))

D是包含字符串的列。如果您这样做：

df$MIN=ifelse(nchar(df$D)>=3,substr(df$D, 0,1),0) #if there are only seconds

这将返回会议记录

及

将返回秒数

这就是您想要的吗？

在本例中：

 df=data.frame(D=round(1000*runif(100)))

D是包含字符串的列。如果您这样做：

df$MIN=ifelse(nchar(df$D)>=3,substr(df$D, 0,1),0) #if there are only seconds

这将返回会议记录

及

将返回秒数

这就是您想要的吗？

在本例中：

 df=data.frame(D=round(1000*runif(100)))

D是包含字符串的列。如果您这样做：

df$MIN=ifelse(nchar(df$D)>=3,substr(df$D, 0,1),0) #if there are only seconds

这将返回会议记录

及

将返回秒数

这就是您想要的吗？

如果字符的最后两个元素表示秒，剩余的前一个/两个元素表示分钟，请尝试以下操作：

res <- data.frame(v = v, minutes = substr(v, 1, nchar(v)-2), seconds = substr(v, nchar(v)-1, nchar(v)))
> res
    v minutes seconds
1 752       7      52
2 843       8      43
3 823       8      23
4 956       9      56

res
v分秒
1 752       7      52
2 843       8      43
3 823       8      23
4 956       9      56

要计算总秒数，请执行以下操作：

res <- as.data.frame(apply(res, 2, function(x) as.double(as.character(x))))
res$tot.sec <- res$minutes*60 + res$seconds
> res
    v minutes seconds tot.sec
1 752       7      52     472
2 843       8      43     523
3 823       8      23     503
4 956       9      56     596

res如果字符的最后两个元素表示秒，剩余的前一个/两个元素表示分钟，请尝试以下操作：
res <- data.frame(v = v, minutes = substr(v, 1, nchar(v)-2), seconds = substr(v, nchar(v)-1, nchar(v)))
> res
    v minutes seconds
1 752       7      52
2 843       8      43
3 823       8      23
4 956       9      56

res
v分秒
1 752       7      52
2 843       8      43
3 823       8      23
4 956       9      56

要计算总秒数，请执行以下操作：
res <- as.data.frame(apply(res, 2, function(x) as.double(as.character(x))))
res$tot.sec <- res$minutes*60 + res$seconds
> res
    v minutes seconds tot.sec
1 752       7      52     472
2 843       8      43     523
3 823       8      23     503
4 956       9      56     596

res如果字符的最后两个元素表示秒，剩余的前一个/两个元素表示分钟，请尝试以下操作：
res <- data.frame(v = v, minutes = substr(v, 1, nchar(v)-2), seconds = substr(v, nchar(v)-1, nchar(v)))
> res
    v minutes seconds
1 752       7      52
2 843       8      43
3 823       8      23
4 956       9      56

res
v分秒
1 752       7      52
2 843       8      43
3 823       8      23
4 956       9      56

要计算总秒数，请执行以下操作：
res <- as.data.frame(apply(res, 2, function(x) as.double(as.character(x))))
res$tot.sec <- res$minutes*60 + res$seconds
> res
    v minutes seconds tot.sec
1 752       7      52     472
2 843       8      43     523
3 823       8      23     503
4 956       9      56     596

res如果字符的最后两个元素表示秒，剩余的前一个/两个元素表示分钟，请尝试以下操作：
res <- data.frame(v = v, minutes = substr(v, 1, nchar(v)-2), seconds = substr(v, nchar(v)-1, nchar(v)))
> res
    v minutes seconds
1 752       7      52
2 843       8      43
3 823       8      23
4 956       9      56

res
v分秒
1 752       7      52
2 843       8      43
3 823       8      23
4 956       9      56

要计算总秒数，请执行以下操作：
res <- as.data.frame(apply(res, 2, function(x) as.double(as.character(x))))
res$tot.sec <- res$minutes*60 + res$seconds
> res
    v minutes seconds tot.sec
1 752       7      52     472
2 843       8      43     523
3 823       8      23     503
4 956       9      56     596

<代码> RES你可以从“Tiyr”中考虑<代码>分开<代码>。在这里，我将它与“dplyr”中的
mutate
结合使用，以获得所需的输出
请注意，sep
允许您根据sep
值是正值还是负值，从字符串的左侧或右侧指定。这将使我们能够适当地处理像“1000”这样的案件
library(dplyr)
library(tidyr)

df %>% 
  separate(secs, into = c("min", "sec"), sep = -3) %>% 
  mutate(tot = as.numeric(min)*60 + as.numeric(sec))
#   min sec tot
# 1   7  52 472
# 2   8  43 523
# 3   8  23 503
# 4   9  56 596
# 5  10  00 600

样本数据：
<代码> df> p>您可以从“Tidir”中考虑<代码>分隔<代码>。在这里，我将它与“dplyr”中的mutate
结合使用，以获得所需的输出
请注意，sep
允许您根据sep
值是正值还是负值，从字符串的左侧或右侧指定。这将使我们能够适当地处理像“1000”这样的案件
library(dplyr)
library(tidyr)

df %>% 
  separate(secs, into = c("min", "sec"), sep = -3) %>% 
  mutate(tot = as.numeric(min)*60 + as.numeric(sec))
#   min sec tot
# 1   7  52 472
# 2   8  43 523
# 3   8  23 503
# 4   9  56 596
# 5  10  00 600

样本数据：
<代码> df> p>您可以从“Tidir”中考虑<代码>分隔<代码>。在这里，我将它与“dplyr”中的mutate
结合使用，以获得所需的输出
请注意，sep
允许您根据sep
值是正值还是负值，从字符串的左侧或右侧指定。这将使我们能够适当地处理像“1000”这样的案件
library(dplyr)
library(tidyr)

df %>% 
  separate(secs, into = c("min", "sec"), sep = -3) %>% 
  mutate(tot = as.numeric(min)*60 + as.numeric(sec))
#   min sec tot
# 1   7  52 472
# 2   8  43 523
# 3   8  23 503
# 4   9  56 596
# 5  10  00 600

样本数据：
<代码> df> p>您可以从“Tidir”中考虑<代码>分隔<代码>。在这里，我将它与“dplyr”中的mutate
结合使用，以获得所需的输出
请注意，sep
允许您根据sep
值是正值还是负值，从字符串的左侧或右侧指定。这将使我们能够适当地处理像“1000”这样的案件
library(dplyr)
library(tidyr)

df %>% 
  separate(secs, into = c("min", "sec"), sep = -3) %>% 
  mutate(tot = as.numeric(min)*60 + as.numeric(sec))
#   min sec tot
# 1   7  52 472
# 2   8  43 523
# 3   8  23 503
# 4   9  56 596
# 5  10  00 600

样本数据：
df 2000代表什么？@RStudent我想那将是20分钟2000代表什么？@RStudent我想那将是20分钟2000代表什么？@RStudent我想那将是20分钟2000代表什么？@RStudent我想那将是20分钟这差不多了，它将像815一样的东西正确地分开，但是像1000这样的东西会被弄乱，变成1和00。这差不多，它会正确地分割815这样的东西，但是像1000这样的东西会被弄乱，变成1和00。这差不多，它会正确地分割815这样的东西，但是像1000这样的东西会被弄乱，变成1和00。这差不多了，它可以正确地拆分815这样的值，但1000这样的值会被弄乱，变成1和00。