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我有一个 data.frame，其中包含多个包含日期的列。目前它们被认为是“因子”类。我想选择所有应该是日期的列（其中有 10 个，它们的名称中都有“日期”，例如 Date_Construc、Date_use、Comp_date ...）并将它们从 factor 转换为 date。

这是我尝试过的：首先我想选择向量中的相关列

library(tidyselect)
date_vars <- vars_select(names(df1), contains("Date", ignore.case = TRUE))

然后

library(lubridate)
date_vars <- dmy(date_vars)

也试过

date_vars <- vars_select(names(df1), contains("Date", ignore.case = TRUE))
df1[date_vars] <- lapply(df1[date_vars], as.Date)

我明白了

 Error in as.Date.numeric(X[[i]], ...) : 'origin' must be supplied

还

date_vars <- vars_select(names(df1), contains("Date", ignore.case = TRUE))
df1[date_vars] <- dmy(as.character(df1[date_vars])

结果，

 Warning message:
All formats failed to parse. No formats found.

这是当前格式的示例数据：

Date_Construct= c("10/03/2018 00:00", "21/03/2015 00:00", "20/02/2012 00:00")
Date_use = c("02/08/2007 00:00", "31/10/2007 00:00", "13/08/2008 00:00")
ID = c("0001", "34560", "100041531")
Comp = c("Revis", "Succ", "Revis")

dfq= data.frame(`ID`, `Date_Construct`, `Date_use`, `Comp`)



    ID      Date_Construct     Date_use            Comp
1   0001    10/03/2018 00:00    02/08/2007 00:00    Revis
2   34560   21/03/2015 00:00    31/10/2007 00:00    Succ
3   100041531   20/02/2012 00:00    13/08/2008 00:00    Revis
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根据提供的新数据更新答案。

试试下面的。无需去除日期时间字符串的时间部分。您可以使用lubridate与数据匹配的函数（在本例中为dmy_hm()）对其进行解析，然后忽略它。

dfq_parsed <- dfq %>%
  mutate(across(contains("date", ignore.case = TRUE), dmy_hm))

这产生：

         ID Date_Construct   Date_use  Comp
1      0001     2018-03-10 2007-08-02 Revis
2     34560     2015-03-21 2007-10-31  Succ
3 100041531     2012-02-20 2008-08-13 Revis

日期与 POSIXct 相同，但这很容易使用：

'data.frame':   3 obs. of  4 variables:
 $ ID            : chr  "0001" "34560" "100041531"
 $ Date_Construct: POSIXct, format: "2018-03-10" "2015-03-21" "2012-02-20"
 $ Date_use      : POSIXct, format: "2007-08-02" "2007-10-31" "2008-08-13"
 $ Comp          : chr  "Revis" "Succ" "Revis"
于 2020-10-28T11:08:53.593 回答