R中循环中的日期转换

你好，再见。在R中以双循环方式转换从Excel导入的日期列时，我在R代码中再次遇到问题。以下代码是我为了转换数据而编写的（从整个数据集的第11列开始转换为第19列，列长为17）

为了转换为正确的格式，我使用

as.Date

并将其存储在虚拟变量

data_01

中，然后使用该虚拟变量重新分配原始值

对于“字符”类型的数据，原始数据如下所示（以数据集的第12列为例）：

因为我只对数字“43045”感兴趣，并将其转换回日期格式，所以我使用

(grepl("^[[:digit:]]+$",data_agg[[i,m]]))

要查看字符串中是否包含任何数字，如果是，请将其转换回以下代码中表示的正常日期格式：

else if (grepl("^[[:digit:]]+$",data_agg[[i,m]])) {
      data_02 <-  as.Date(as.numeric(data_agg[[i,m]]),origin="1899-12-30")
      data_agg[[i,m]] <- data_02

它应该给我一个调查结果

"2018-03-16" "2018-03-16" "2018-03-16" "2018-03-16" "2018-03-16" "2018-03-16" "2018-03-16" "2018-03-16" "2018-03-12"
[10] "2017-07-20" "2018-06-07" "2018-03-15" "2018-03-06" "2017-10-19" NA               NA               NA

数据集的第12列如下所示：

data_agg[[11]]
 [1] "1970-01-01 04:53:26 UTC" "1970-01-01 04:53:26 UTC" "1970-01-01 04:53:26 UTC" "1970-01-01 04:53:26 UTC" "1970-01-01 04:53:26 UTC" "1970-01-01 04:53:26 UTC"
 [7] "1970-01-01 04:53:26 UTC" "1970-01-01 04:53:26 UTC" "1970-01-01 04:53:22 UTC" "1970-01-01 04:49:27 UTC" "1970-01-01 04:54:49 UTC" "1970-01-01 04:53:25 UTC"
[13] "1970-01-01 04:53:16 UTC" "1970-01-01 04:50:58 UTC" NA                        NA                        NA

data_agg[[12]]
 [1] "N/A"   "N/A"   "N/A"   "N/A"   "N/A"   "N/A"   "N/A"   "N/A"   "Yes"   "Yes"   "N/A"   NA      NA      "17476" NA      NA      NA 

它应该给我以下结果：

 [1] "N/A"   "N/A"   "N/A"   "N/A"   "N/A"   "N/A"   "N/A"   "N/A"   "Yes"   "Yes"   "N/A"   NA      NA      "2017-11-06" NA      NA      NA 

---

我错过了什么？非常感谢你的帮助

“2018-03-16 UTC”是字符串，对吗？您可以通过使用str（）或class（）找到它。如果这是一个字符串，那么

是.POSIXct（data_agg[[i，m]]）

总是false。因此，您永远不会执行if/else语句的这一部分。仅供参考：Lubridate有一个函数，用于将YYYY-MM-DD转换为日期，如果失败，将返回NA和警告（）<代码>lubridate:：ymd（“2018-03-16 UTC”）。这也适用于向量输入（一次整列）。嗨，亚当，谢谢你的回复！在我运行循环之前，“2018-03-16 UTC”是“POSIXct”“POSIXt”。只需注意，我通过谷歌搜索解决了这个问题。我尝试了不同的格式化数据帧的方法。我没有格式化向量中的每个对象，而是选择使用lubridate:：ymd格式化数据帧中的每个向量，正如Adam Sampson在第11列中建议的那样。对于第12列，由于对整个列进行日期格式化会导致警告，因此我使用grepl查找需要格式化的对象，并使用我想要的格式重新分配这些对象。

"2018-03-16" "2018-03-16" "2018-03-16" "2018-03-16" "2018-03-16" "2018-03-16" "2018-03-16" "2018-03-16" "2018-03-12"
[10] "2017-07-20" "2018-06-07" "2018-03-15" "2018-03-06" "2017-10-19" NA               NA               NA

data_agg[[12]]
 [1] "N/A"   "N/A"   "N/A"   "N/A"   "N/A"   "N/A"   "N/A"   "N/A"   "Yes"   "Yes"   "N/A"   NA      NA      "17476" NA      NA      NA 

 [1] "N/A"   "N/A"   "N/A"   "N/A"   "N/A"   "N/A"   "N/A"   "N/A"   "Yes"   "Yes"   "N/A"   NA      NA      "2017-11-06" NA      NA      NA