R将列类从数字更改为时间

Question

我是R的新手，并且正在使用它进行一些数据分析，并且遇到了障碍。我想将数据框中的两列（7和8）的类从数字更改为时间。目前它们以POSIX显示，我希望它们以H:M格式显示为时间我已经尝试过：

 library(tidyverse)
 library(lubridate)
 df[7, 8] <- lapply(df[7, 8], 
                     as.POSIXct, tz = "GMT", format,
                     tryFormats = c("%H:%M"),
                     optional = TRUE)

它附带以下错误消息：

as.POSIXct.default（origin，tz =“ GMT”，...）中的错误：不知道如何将“ origin”转换为“ POSIXct”类]

任何帮助将不胜感激

这里是我数据帧的列7和8的示例

df <- structure(list(MAU_visit_time = c(42161.5416666667, 42154.8368055556, 
42160.6666666667, 42154.9583333333, NA), time_seen = c(42161.625, 
42154.9027777778, 42160.7222222222, 42154.0416666667, 42154.66875
)), class = "data.frame", row.names = c(NA, -5L))

任何帮助将不胜感激

Answer 1

这是您可以做的。我相信细胞只有几秒钟，所以您可以使用

library(lubridate)
df$MAU_visit_time <- seconds_to_period(df$MAU_visit_time)
df$time_seen <- seconds_to_period(df$time_seen)

#             MAU_visit_time                 time_seen
# 1 11H 42M 41.5416666667006S           11H 42M 41.625S
# 2 11H 42M 34.8368055555984S 11H 42M 34.9027777778028S
# 3 11H 42M 40.6666666667006S 11H 42M 40.7222222221972S
# 4 11H 42M 34.9583333332994S 11H 42M 34.0416666667006S
# 5                      <NA> 11H 42M 34.6687499999971S
# -------------------------------------------------------------------------
# To extract hour(h), minute(m) and second(s)
hour(df$MAU_visit_time[1])
#11
minute(df$MAU_visit_time[1])
#42
second(df$MAU_visit_time[1])
#41.54167
hms(df$MAU_visit_time[1])
#"11H 42M 41.5416666667006S"

更新

如果要以11:42:41.625的格式格式化列，则可以使用paste对其进行格式化，但是请记住，您正在丢失lubridate日期格式（列将是字符）。

df$MAU_visit_time <- paste(hour(df$MAU_visit_time),minute(df$MAU_visit_time),second(df$MAU_visit_time),sep=":")
df$time_seen <- paste(hour(df$time_seen), minute(df$time_seen), second(df$time_seen),sep=":")
# -------------------------------------------------------------------------

#           MAU_visit_time              time_seen
# 1 11:42:41.5416666667006           11:42:41.625
# 2 11:42:34.8368055555984 11:42:34.9027777778028
# 3 11:42:40.6666666667006 11:42:40.7222222221972
# 4 11:42:34.9583333332994 11:42:34.0416666667006
# 5               NA:NA:NA 11:42:34.6687499999971

希望这就是你想要的。