R 如何从单个列中将年、月、日和时间提取到4个不同的列中

我有一个数据集，由一列组成，如

Year
1/1/1996 9:00
1/2/1996 9:00
1/3/1996 9:00
1/4/1996 9:00
1/5/1996 9:00
1/6/1996 9:00
1/7/1996 9:00
1/8/1996 9:00
1/9/1996 9:00
1/10/1996 9:00

我想创建4个不同的列，看起来像这样

Year            Month   Day   Year  Time
1/1/1996 9:00   1       1     1996  9:00
1/2/1996 9:00   1       2     1996  9:00 
1/3/1996 9:00   1       3     1996  9:00 
1/4/1996 9:00   1       4     1996  9:00
1/5/1996 9:00   1       5     1996  9:00
1/6/1996 9:00   1       6     1996  9:00
1/7/1996 9:00   1       7     1996  9:00
1/8/1996 9:00   1       8     1996  9:00
1/9/1996 9:00   1       9     1996  9:00
1/10/1996 9:00  1       10    1996  9:00

---

在R中可以这样做吗

我们可以使用

从
库（tidyr）
中分离
。我们将在
中创建的新变量指定为
。其他参数包括指定分隔符的
sep
，
remove
返回是否保留原始列，以及使用
type.convert=TRUE更改新变量的列类

library(tidyr)
separate(df1, Year, into=c('Month', 'Day', 'Year', 'Time'),
                      sep='[/ ]', remove=FALSE, type.convert=TRUE)
#             Year Month Day Year Time
#1   1/1/1996 9:00     1   1 1996 9:00
#2   1/2/1996 9:00     1   2 1996 9:00
#3   1/3/1996 9:00     1   3 1996 9:00
#4   1/4/1996 9:00     1   4 1996 9:00
#5   1/5/1996 9:00     1   5 1996 9:00
#6   1/6/1996 9:00     1   6 1996 9:00
#7   1/7/1996 9:00     1   7 1996 9:00
#8   1/8/1996 9:00     1   8 1996 9:00
#9   1/9/1996 9:00     1   9 1996 9:00
#10 1/10/1996 9:00     1  10 1996 9:00


另一个选项是来自
data.table
的
tstrsplit
。我们将“data.frame”转换为“data.table”（
setDT（df1）
），拆分“Year”列（
tstrsplit（Year，…）
），并分配输出（
：=
）以创建新列

library(data.table)#v1.9.6+
setDT(df1)[, c('Month', 'Day', 'year', 'Time') := tstrsplit(Year, '[/ ]',
                    type.convert=TRUE)]


或者另一个选项是来自
库（splitstackshape）
的
cSplit

library(splitstackshape)
cSplit(df1, 'Year', '[/ ]', fixed=FALSE, drop=FALSE, type.convert=TRUE)

数据
df1您可以使用一些包

库（readr）
图书馆（dplyr）
图书馆（lubridate）
图书馆（stringi）
df谢谢，我尝试了
separate（df1，Year，into=c（'Month'，'Day'，'Year'，'Time'），sep='[/]'，remove=FALSE，type.convert=TRUE）
。但是它在if（！after）c（values，x）else if（after>=lengx）c（x，values）else c（x[1L:after]中给出了一个错误
，：参数长度为零。
@ShretaGhimire你在我的帖子中使用相同的数据吗？我使用的是
tidyr_0.3.1.9000
@ShretaGhimire我还更新了几个其他选项。检查这是否对你有效。谢谢。它非常适合我的数据集。现在我可以在我拥有的几个大数据框中拆分年份。@ShretaGhimire Than谢谢你的反馈。很高兴知道它有效。
df1 <- structure(list(Year = c("1/1/1996 9:00", "1/2/1996 9:00",
"1/3/1996 9:00", 
"1/4/1996 9:00", "1/5/1996 9:00", "1/6/1996 9:00", "1/7/1996 9:00", 
"1/8/1996 9:00", "1/9/1996 9:00", "1/10/1996 9:00")), .Names = "Year", 
class = "data.frame", row.names = c(NA, -10L))