分类时间间隔中的R日期

Question

我有一个非常大的数据集，我需要的时间间隔分成日期进行进一步的分析。

下面我的数据集的例子：

require(data.table)

RawDT = data.table(
   TimeStampID = c("4"),
  DateTimeFrom = c("2019-02-10 16:28:03"),
    DateTimeTo = c("2019-02-12 02:04:03")
)

下面是期望的结果：

ResultDT = data.table(
           ID = c("1","2","3"),
  TimeStampID = c("4","4","4"),
           DS = c("2019-02-10","2019-02-11","2019-02-12"),
     TimeFrom = c("16:28:03","00:00:00","00:00:00"),
       TimeTo = c("23:59:59","23:59:59","02:04:03")
)

任何人都可以指导我要使用哪个函数从RawDT实现ResultDT？

Answer 1

OK，这是重复的边缘 - 所以我鼓励版主，如果他们认为合适，这样做，关闭的话题，我会删除我的帖子。

不过，我也有类似（但不完全相同，这就是为什么我回答），与年初和年（here）的结束问题，@Jaap创造了一个伟大的（并且简洁！）解决方案，它也可以应用的逻辑在这里，例如：

library(data.table)

RawDT[, `:=` (DateTimeFrom = as.POSIXct(DateTimeFrom), DateTimeTo = as.POSIXct(DateTimeTo))]

RawDT[RawDT[, rep(.I, 1 + as.Date(DateTimeTo) - as.Date(DateTimeFrom))]
   ][, `:=` (DateTimeFrom = pmax(DateTimeFrom[1], as.POSIXct(paste0(as.Date(DateTimeFrom[1]) + 0:(.N-1), ' 00:00:00'))),
             DateTimeTo = pmin(DateTimeTo[.N], as.POSIXct(paste0(as.Date(DateTimeTo[.N]) - (.N-1):0, ' 23:59:59'))))
     , by = .(TimeStampID, rleid(DateTimeFrom))][]

我已经添加了另外一组您DT只是为了测试功能：

RawDT = data.table(
  TimeStampID = c("4", "5"),
  DateTimeFrom = c("2019-02-10 16:28:03", "2019-03-15 12:28:03"),
  DateTimeTo = c("2019-02-12 02:04:03", "2019-03-20 14:45:00")
)

和输出上面的代码将是：

   TimeStampID        DateTimeFrom          DateTimeTo
1:           4 2019-02-10 16:28:03 2019-02-10 23:59:59
2:           4 2019-02-11 00:00:00 2019-02-11 23:59:59
3:           4 2019-02-12 00:00:00 2019-02-12 02:04:03
4:           5 2019-03-15 12:28:03 2019-03-15 23:59:59
5:           5 2019-03-16 00:00:00 2019-03-16 23:59:59
6:           5 2019-03-17 00:00:00 2019-03-17 23:59:59
7:           5 2019-03-18 00:00:00 2019-03-18 23:59:59
8:           5 2019-03-19 00:00:00 2019-03-19 23:59:59
9:           5 2019-03-20 00:00:00 2019-03-20 14:45:00