日期格式 mdy 与 dmy

Question

有人可以帮我解决以下问题吗？

我正在尝试以 mdy（月日年）格式解析列“date2”

  date1      date2      date2b    date3     date4      date5     
  <chr>      <chr>      <chr>     <chr>     <chr>      <chr>     
1 5/13/2013  22/9/2012  22-Sep-12 40958     2012/28/08 2010-25-11
2 5/4/2013   26/2/2012  26-Feb-12 41271     2012/15/4  2010-24-02
3 5/15/2013  29/11/2012 29-Nov-12 40942     2/3/2012   2010-28-3 
4 4/17/2013  3/2/2012   3-Feb-12  40954     2/15/2012  6/19/2010 
5 12/20/2013 3/20/2012  20-Mar-12 40944     2012/14/11 5/11/2010 
6 26/02/2013 29/11/2012 15-Aug-03 22/9/2012 2012/05/06 26/02/2013

dput(data)
structure(list(date1 = c("5/13/2013", "5/4/2013", "5/15/2013", 
"4/17/2013", "12/20/2013", "26/02/2013", "4/17/2013"), date2 = c("22/9/2012", 
"26/2/2012", "29/11/2012", "3/2/2012", "3/20/2012", "29/11/2012", 
"2/8/2012"), date2b = c("22-Sep-12", "26-Feb-12", "29-Nov-12", 
"3-Feb-12", "20-Mar-12", "15-Aug-03", "12/17/2010"), date3 = c("40958", 
"41271", "40942", "40954", "40944", "22/9/2012", "14.05.2013"
), date4 = c("2012/28/08", "2012/15/4", "2/3/2012", "2/15/2012", 
"2012/14/11", "2012/05/06", "14.05.2012"), date5 = c("2010-25-11", 
"2010-24-02", "2010-28-3", "6/19/2010", "5/11/2010", "26/02/2013", 
"18/11/2010")), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"), row.names = c(NA, 
-7L))

我的理解是，R 应该首先尝试将其格式化为 mdy （参见下面的代码），然后（如果日期 >12 则不可能）格式化为 dmy。

    > parse_date_time(data$date2, orders = c("mdy", "dmy"))
[1] "2012-09-22 UTC" "2012-02-26 UTC" "2012-11-29 UTC" "2012-02-03 UTC" "2012-03-20 UTC"
[6] "2012-11-29 UTC" "2012-08-02 UTC"

dput(parse_date_time(data$date2, orders = c("mdy", "dmy")))
structure(c(1348272000, 1330214400, 1354147200, 1328227200, 1332201600, 
1354147200, 1343865600), class = c("POSIXct", "POSIXt"), tzone = "UTC")

因此，值 3/2/2012 和 2/8/2012 应解析为 March 3rd, 2012 和 Feb 2nd, 2012。然而，结果是 2012 年 2 月 3 日 和 2012 年 8 月 2 日。

我做错了什么？

代码示例：

library(readxl)
library(lubridate)

# data <- read_excel("./data/Data.xlsx")
data <- structure(list(date1 = c("5/13/2013", "5/4/2013", "5/15/2013", 
                         "4/17/2013", "12/20/2013", "26/02/2013", "4/17/2013"), 
               date2 = c("22/9/2012", "26/2/2012", "29/11/2012", 
                         "3/2/2012", "3/20/2012", "29/11/2012", "2/8/2012"), 
               date2b = c("22-Sep-12", "26-Feb-12", "29-Nov-12", "3-Feb-12", 
                          "20-Mar-12", "15-Aug-03", "12/17/2010"), 
               date3 = c("40958", "41271", "40942", "40954", 
                         "40944", "22/9/2012", "14.05.2013"), 
               date4 = c("2012/28/08", "2012/15/4", "2/3/2012", "2/15/2012",
                         "2012/14/11", "2012/05/06", "14.05.2012"), 
               date5 = c("2010-25-11", "2010-24-02", "2010-28-3", "6/19/2010", 
                         "5/11/2010", "26/02/2013","18/11/2010")), 
          class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"), row.names = c(NA,-7L))
# Print the first 6 rows of the data
head(data)
parse_date_time(data$date2, orders = c("mdy", "dmy"))

输出：

[1] "2012-09-22 UTC" "2012-02-26 UTC" "2012-11-29 UTC" "2012-02-03 UTC" "2012-03-20 UTC"
[6] "2012-11-29 UTC" "2012-08-02 UTC"

提前非常感谢您！！

我尝试使用该函数：parse_date_time(ds$date2,orders = c('mdy','dmy')) 不幸的是，它不起作用

Answer 1

日期格式化的乐趣...

像

3/2/212

这样的日期，其中日期和月份都小于 13，会给您带来棘手的问题并润滑。

parse_date_time(data$date2, orders = c("mdy", "dmy"))

该函数不知道您的偏好，除非它无法匹配第一个格式。在这种情况下，它不会失败，因此被解释为

February 3rd, 2012.

我的感觉是同意@IRTFM；更好的方法是将输入数据转换为统一格式 YYYY-MM-DD。

简而言之 - 您需要清理输入数据...就目前情况而言，您正在使用图像中显示的数据查看大量条件逻辑。

希望以上内容能为您指明正确的方向。 ́_(ツ)_/́