R程序设计带日期列的过滤数据框

对于这种数据框，我试图选择特定日期范围内的一些行：

nasdaq=read.csv("nasdaq.csv")
head(nasdaq)

        Date Close.Price
1 2013-08-05     3692.95
2 2013-08-06     3665.77
3 2013-08-07     3654.01
4 2013-08-08     3669.12
5 2013-08-09     3660.11
6 2013-08-12     3669.95

到目前为止，我尝试的是：

chunk=subset(nasdaq,nasdaq$Date>=as.Date("2013-08-05") & nasdaq$Date<=as.Date("2018-08-03"))

chunk=subset（纳斯达克，纳斯达克$Date>=as.Date（“2013-08-05”）&纳斯达克$Date=as.Date（“2013-08-05”）&纳斯达克$Date=as.Date（“2013-08-05”）和：
“>=”的不兼容方法（“运行系数”、“运行日期”）
2：在“[.data.frame”（纳斯达克，纳斯达克$Date>=截止日期（“2013-08-05”）和：
“的不兼容方法（“运行系数”、“运行日期”）应该适合您

library(dplyr)
library(lubridate)

# dummmy data
test_data <- data.frame(
  Date = ymd(c("2013-08-05","2013-08-06 ","2013-08-07")),
  Close.Price = c(3692.95,3665.77,3654.01)
)

test_data %>%
  filter(Date >= ymd("2013-08-05") & Date <= ymd("2013-08-07"))

        Date Close.Price
1 2013-08-05     3692.95
2 2013-08-06     3665.77
3 2013-08-07     3654.01

库（dplyr）
图书馆（lubridate）
#愚蠢的数据
测试数据%
filter（Date>=ymd（“2013-08-05”）&Date您需要在
as.Date（）函数中指定日期字符串的格式，然后才能在subset函数中使用它

nasdaq$Date <- as.Date(nasdaq$Date, format = "%Y-%m-%d")
chunk <- subset(nasdaq,nasdaq$Date >= "2013-08-05" & nasdaq$Date <= "2018-08-03")

nasdaq$Date警告消息会告诉您该问题。数据框中的列
Date
是一个因子，而不是一个日期。这是因为您没有在
read.csv
中指定
stringsafactors=FALSE
（那么
Date
将是一个字符）

有几种方法可以解决此问题。您可以在读取数据后转换为日期：

nasdaq$Date <- as.Date(nasdaq$Date, "%Y-%m-%d")

或者您可以使用
readr:：read_csv
，它将识别列中包含日期。
您已经通过不执行
read.csv（“nasdaq.csv”，stringsAsFactors=F）
读取了日期作为一个因子。这是步骤1。
library(dplyr)
library(lubridate)

# dummmy data
test_data <- data.frame(
  Date = ymd(c("2013-08-05","2013-08-06 ","2013-08-07")),
  Close.Price = c(3692.95,3665.77,3654.01)
)

test_data %>%
  filter(Date >= ymd("2013-08-05") & Date <= ymd("2013-08-07"))

        Date Close.Price
1 2013-08-05     3692.95
2 2013-08-06     3665.77
3 2013-08-07     3654.01

nasdaq$Date <- as.Date(nasdaq$Date, format = "%Y-%m-%d")
chunk <- subset(nasdaq,nasdaq$Date >= "2013-08-05" & nasdaq$Date <= "2018-08-03")

nasdaq$Date <- as.Date(nasdaq$Date, "%Y-%m-%d")

nasdaq <- read.csv("nasdaq.csv", header = TRUE, colClasses = c("Date", "numeric"))