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我有一个 POSIXct 值的向量，我想将它们四舍五入到最近的一刻钟。我不在乎这一天。如何将值转换为小时和分钟？

例如，我想要这个值

"2012-05-30 20:41:21 UTC"

成为

"20:45"
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7 回答 7

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确实，到目前为止，这是一个老问题，有一些有用的答案。giraffhere 的最后一个似乎是最优雅的。但是，不是 floor_date 而是 round_date 可以解决问题：

lubridate::round_date(x, "15 minutes")
于 2017-11-14T10:03:51.357 回答
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您可以使用round. 诀窍是在舍入前除以 900 秒（15 分钟 * 60 秒），然后乘以 900：

a <-as.POSIXlt("2012-05-30 20:41:21 UTC")
b <-as.POSIXlt(round(as.double(a)/(15*60))*(15*60),origin=(as.POSIXlt('1970-01-01')))
b
[1] "2012-05-30 20:45:00 EDT"

要仅获取小时和分钟，只需使用格式

format(b,"%H:%M")
[1] "20:45"

as.character(format(b,"%H:%M"))
[1] "20:45"
于 2012-06-02T12:24:44.663 回答
15

就像是

format(strptime("1970-01-01", "%Y-%m-%d", tz="UTC") + round(as.numeric(your.time)/900)*900,"%H:%M")

会工作

于 2012-06-02T12:14:03.990 回答
14

老问题，但想指出，这个lubridate包现在很容易处理这个问题floor_date。要将 POSIXct 对象的向量切割为 15 分钟间隔，请像这样使用。

x <- lubridate::floor_date(x, "15 minutes")

编辑：用户@user3297928 指出，lubridate::round_date(x, "15 minutes")用于四舍五入到最接近的 15 分钟。上面的楼层吧。

于 2017-04-06T20:44:10.893 回答
5

您可以使用align.timexts 包中的函数来处理舍入，然后format返回一个字符串“HH:MM”：

R> library(xts)
R> p <- as.POSIXct("2012-05-30 20:41:21", tz="UTC")
R> a <- align.time(p, n=60*15)  # n is in seconds
R> format(a, "%H:%M")
[1] "20:45"
于 2012-06-02T12:14:16.197 回答
3

试试这个，它结合了两个请求，并基于查看做什么round.POSIXt()和trunc.POSIXt()做什么。

myRound <- function (x, convert = TRUE)  {
    x <- as.POSIXlt(x)
    mins <- x$min
    mult <- mins %/% 15
    remain <- mins %% 15
    if(remain > 7L || (remain == 7L && x$sec > 29))
        mult <- mult + 1
    if(mult > 3) {
        x$min <- 0
        x <- x + 3600
    } else {
        x$min <- 15 * mult
    }
    x <- trunc.POSIXt(x, units = "mins")
    if(convert) {
        x <- format(x, format = "%H:%M")
    }
    x
}

这给出了：

> tmp <- as.POSIXct("2012-05-30 20:41:21 UTC")
> myRound(tmp)
[1] "20:45"
> myRound(tmp, convert = FALSE)
[1] "2012-05-30 20:45:00 BST"
> tmp2 <- as.POSIXct("2012-05-30 20:55:21 UTC")
> myRound(tmp2)
[1] "21:00"
> myRound(tmp2, convert = FALSE)
[1] "2012-05-30 21:00:00 BST"
于 2012-06-02T12:17:36.317 回答
3

使用来自IDate和一个类（刚刚开发）的类，我能够获得更具可扩展性的解决方案。 只有shhhhimhuntingrabbits和PLapointe以最近的方式回答这个问题。解决方案只使用吊顶，我的解决方案允许指定吊顶或地板。 为了获得最佳性能，您需要将数据保存在和类中。正如在基准上看到的那样，它的生产成本很低。低于一些 22M 时间戳的基准：ITimedata.tableIPeriod
xtsIPeriod
IDateITimePOSIXctIDate/ITime/IPeriod

# install only if you don't have
install.packages(c("microbenchmarkCore","data.table"),
                 repos = c("https://olafmersmann.github.io/drat",
                           "https://jangorecki.github.io/drat/iperiod"))
library(microbenchmarkCore)
library(data.table) # iunit branch
library(xts)
Sys.setenv(TZ="UTC")

## some source data: download and unzip csv
# "http://api.bitcoincharts.com/v1/csv/btceUSD.csv.gz"
# below benchmark on btceUSD.csv.gz 11-Oct-2015 11:35 133664801

system.nanotime(dt <- fread(".btceUSD.csv"))
# Read 21931266 rows and 3 (of 3) columns from 0.878 GB file in 00:00:10
#     user   system  elapsed 
#       NA       NA 9.048991

# take the timestamp only
x = as.POSIXct(dt[[1L]], tz="UTC", origin="1970-01-01")

# functions
shhhhi <- function(your.time){
    strptime("1970-01-01", "%Y-%m-%d", tz="UTC") + round(as.numeric(your.time)/900)*900
}

PLapointe <- function(a){
    as.POSIXlt(round(as.double(a)/(15*60))*(15*60),origin=(as.POSIXlt('1970-01-01')))
}

# myRound - not vectorized

# compare results
all.equal(
    format(shhhhi(x),"%H:%M"),
    format(PLapointe(x),"%H:%M")
)
# [1] TRUE
all.equal(
    format(align.time(x, n = 60*15),"%H:%M"),
    format(periodize(x, "mins", 15),"%H:%M")
)
# [1] TRUE

# IPeriod native input are IDate and ITime - will be tested too
idt <- IDateTime(x)
idate <- idt$idate
itime <- idt$itime
microbenchmark(times = 10L,
               shhhhi(x),
               PLapointe(x),
               xts = align.time(x, 15*60),
               posix_ip_posix = as.POSIXct(periodize(x, "mins", 15), tz="UTC"),
               posix_ip = periodize(x, "mins", 15),
               ip_posix = as.POSIXct(periodize(idate, itime, "mins", 15), tz="UTC"),
               ip = periodize(idate, itime, "mins", 15))
# Unit: microseconds
#            expr         min          lq         mean       median          uq         max neval
#       shhhhi(x)  960819.810  984970.363 1127272.6812 1167512.2765 1201770.895 1243706.235    10
#    PLapointe(x) 2322929.313 2440263.122 2617210.4264 2597772.9825 2792936.774 2981499.356    10
#             xts  453409.222  525738.163  581139.6768  546300.9395  677077.650  767609.155    10
#  posix_ip_posix 3314609.993 3499220.920 3641219.0876 3586822.9150 3654548.885 4457614.174    10
#        posix_ip 3010316.462 3066736.299 3157777.2361 3133693.0655 3234307.549 3401388.800    10
#        ip_posix     335.741     380.696     513.7420     543.3425     630.020     663.385    10
#              ip      98.031     151.471     207.7404     231.8200     262.037     278.789    10

IDate并且ITime不仅在这个特定任务中成功扩展。与 相同的两种类型IPeriod都是基于整数的。我认为它们在加入或按日期时间字段分组时也会很好地扩展。
在线手册：https ://jangorecki.github.io/drat/iperiod/

于 2015-10-15T00:33:07.493 回答