Работа с датами на языке R (базовые возможности, а также пакеты lubridate и timeperiodsR)

  • Tutorial

Получить текущую дату в любом языке программирования, операция эквивалентная "Hello world!". Язык R не является исключением.


В этой статье мы разберёмся с тем, как устроена работа с датами в базовом синтаксисе языка R, а также рассмотрим несколько полезных пакетов, расширяющих его возможности при работе с датами:


  • lubridate — пакет позволяющий производить арифметические вычисления между датами;
  • timeperiodsR — пакет для работы с временными интервалами и их компонентами.




Содержание


  1. Работа с датами в базовом синтаксисе R
    1.1. Преобразование текста в дату
    1.2. Извлечение компонентов даты в базовом R
  2. Работа с датами с помощью пакета lubridate
    2.1. Преобразование текста в дату с помощью lubridate
    2.2. Извлечение компонентов дат с помощью пакета lubridate
    2.3. Арифметические операции с датами
  3. Упрощённая работа с периодами, пакет timeperiodsR
    3.1. Временные интервалы в timeperiodsR
    3.2. Фильтрация вектора дат с помощью timeperiodsR
  4. Заключение



Работа с датами в базовом синтаксисе R


Преобразование текста в дату


В базовом R присутствует набор функций для работы с датами. Минус базового синтаксиса заключается в том, что регистр имён и аргументов функций очень разрознен, и практически не имеет логической связи. Тем не менее, базовые функции языка надо знать, поэтому начнём мы именно с них.


Наиболее часто при загрузке данных в R, из csv файлов, или других источников, вы получаете дату в виде текста. Для того, что бы привести этот текст к правильному типу данных используйте функцию as.Date().


# создаём текстовый вектор с датами
my_dates <- c("2019-09-01", "2019-09-10", "2019-09-23")

# проверяем тип данных
class(my_dates)

#> [1] "character"

# преобразуем текст в дату
my_dates <- as.Date(my_dates)

# проверяем тип данных
class(my_dates)

#> [1] "Date"

По умолчанию as.Date() принимает дату в двух форматах: ГГГГ-ММ-ДД или ГГГГ/ММ/ДД.
Если в вашем наборе данных даты представлены в каком либо другом формате, для преобразования можно использовать аргумент format.


as.Date("September 26, 2019", format = "%B %d, %Y")

format принимает в строковом виде операторы обозначающие какой-либо временной интервал и его формат, наиболее часто используемые значения приведены в таблице ниже:


Формат Описание
%d Номер дня в месяце
%a Аббревиатура названия дня недели
%A Полное название дня недели
%w Номер дня недели (0-6, где 0 это воскресенье)
%m Двухзначное обозначение месяца (01-12)
%b Аббревиатура имени месяца (apr, mar, ...)
%B Полное название месяца
%y Двухзначное обозначение года
%Y Четырёхзначное обозначение года
%j Номер дня в году (001 — 366)
%U Номер недели в году (00 — 53), начало недели Воскресенье
%W Номер недели в году (00 — 53), начало недели Понедельник

Соответственно, "September 26, 2019" это — полное название месяца, число и год. Описать этот формат даты операторами можно так:"%B %d, %Y".


Где:


  • %B — Полное название месяца
  • %d — Номер дня в месяце
  • %Y — Четырёхзначное обозначение года

При описании формата даты важно включать все доп символы из вашей строки, например тире, запятые, точки, пробелы и так далее. В моём примере, "September 26, 2019", после даты стоит запятая, и в описание формата так же надо ставить запятую:"%B %d, %Y".


Бывают ситуации, когда вы получаете дату не только не соответствующую стандартным форматам (ГГГГ-ММ-ДД или ГГГГ/ММ/ДД), но ещё и на языке, который отличается от установленного в вашей операционной системе по умолчанию. Например, вы загрузили данные, где дата указана вот в таком виде: "Декабрь 15, 2019 г.". Перед конвертацией этой строки в дату вам необходимо поменять локаль.


# Меняем локаль
Sys.setlocale("LC_TIME", "Russian")
# Конвертируем строку в дату
as.Date("Декабрь 15, 2019 г.", format = "%B %d, %Y")

Извлечение компонентов даты в базовом R


В базовом R не так много функций позволяющих извлекать какую либо часть даты из объекта класса Date.


current_date <- Sys.Date() # текущая дата
weekdays(current_date)     # получить номер дня недели
months(current_date)       # получить номер месяца в году
quarters(current_date)     # получить номер квартала в году

Помимо основного класса объектов Date в базовом R есть ещё 2 типа данных которые хранят отметку времени: POSIXlt, POSIXct. Основное отличие этих классов от Date заключается в том, что кроме даты они хранят время.


# получить текущую дату и время
current_time <- Sys.time()

# узнать класс объекта current_time 
class(current_time)

# "POSIXct" "POSIXt"

Функция Sys.time() возвращает текущую дату и время в формате POSIXct. Этот формат по смыслу похож на UNIXTIME, и хранит в себе количество секунд с момента начала эры UNIX (полночь (по UTC) с 31 декабря 1969 года на 1 января 1970).


Класс POSIXlt так же хранит в себе время и дату, и все их компоненты. Поэтому является объектом с более сложной структурой, но из которого легко получить любой компонент даты и времени т.к. по сути POSIXlt это list.


# Получаем текущую дату и время
current_time_ct <- Sys.time()

# Преобразуем в формат POSIXlt
current_time_lt <- as.POSIXlt(current_time_ct)

# извлекаем компоненты даты и времени
current_time_lt$sec   # секунды
current_time_lt$min   # минуты
current_time_lt$hour  # часы
current_time_lt$mday  # день месяца
current_time_lt$mon   # месяц
current_time_lt$year  # год
current_time_lt$wday  # день недели
current_time_lt$yday  # день года
current_time_lt$zone  # часовой пояс

Преобразование числовых и текстовых данных в форматы POSIX* осуществляются функциями as.POSIXct() и as.POSIXlt(). Данные функции имеют небольшой набор аргументов.


  • x — Число, строка или объект класса Date, который необходимо преобразовать;
  • tz — Часовой пояс, по умолчанию "GMT";
  • format — Описание формата даты в которым представлены данные передаваемые в аргумент x;
  • origin — Используется только при конвертации числа в POSIX, в этот аргумент необходимо передать объект даты, и времени от которого идёт отсчёт секунд. Как правило, используется для перевода из UNIXTIME.

Если ваши данные о дате и времени представлены в UNIXTIME, то для их конвертации в понятную, читаемую дату используйте следующий пример:


# Конвертируем UNIXTIME в читаемую дату 
as.POSIXlt(1570084639,  origin = "1970-01-01")

В origin вы можете указать любую временную метку. Например, если в ваших данных дата и время указаны как количество секунд начиная от 15 сентября 2019 года 12:15, то для преобразования их в дату используйте:


# Конвертируем UNIXTIME в дату учитывая что начало отсчёта 15 сентября 2019 12:15
as.POSIXlt(1546123,  origin = "2019-09-15 12:15:00")

Работа с датами с помощью пакета lubridate


lubridate пожалуй самый популярный пакет для работы с датами на языке R. Он предоставляет вам дополнительно ещё три класса.


  • durations — длительность, т.е. количество секунд между двумя временными метками;
  • periods — периоды позволяют производить вычисления между датами понятными для человека интервалами: днями, месяцами, неделями и так далее;
  • intervals — объекты предоставляющие начальный и конечный момент времени.

Установка дополнительных пакетов в языке R осуществляется стандартной функцией install.packages().


Установка пакета lubridate:


install.packages("lubridate")

Преобразование текста в дату с помощью lubridate


Функции пакета lubridate значительно упрощают процесс конвертации текста в дату, а так же позволяют вам проводить любые арифметические операции с датами и временем.


Получить текущую дату, или дату и время вам помогут функции today() и now().


today() # текущая дата
now()   # текущая дата и время

Для преобразования строки в дату в lubridate есть целое семейство функций имена которых состоят всегда из трёх букв, и обозначают последовательность компонентов даты:


  • y — год
  • m — месяц
  • d — день

Список функций для преобразования текста в дату через lubridate
  • ymd()
  • ydm()
  • mdy()
  • myd()
  • dmy()
  • dym()
  • yq()

Несколько примеров для преобразования строк в даты:


ymd("2017 jan 21")
mdy("March 20th, 2019")
dmy("1st april of 2018")

Как видите lubridate значительно более эффективно умеет распознавать описание дат в виде текста, и позволяет вам преобразовывать текст в дату не используя дополнительных операторов для описания формата.


Извлечение компонентов дат с помощью пакета lubridate


Также с помощью lubridate можно получить любой компонент из даты:


dt <- ymd("2017 jan 21")

year(dt)  # год
month(dt) # месяц
mday(dt)  # день в месяце
yday(dt)  # день в году
wday(dt)  # день недели

Арифметические операции с датами


Но, наиболее важный и основной функционал lubridate заключается в возможности производить различные арифметические операции с датами.


Округление даты осуществляется тремя функциями:


  • floor_date — округление к ближайшему прошедшему времени
  • ceiling_date — округление к ближайшему будущему времени
  • round_date — округление к ближайшему времени

Каждая из этих функций имеет аргумент unit, который позволяет вам указать единицу округления: second, minute, hour, day, week, month, bimonth, quarter, season, halfyear, year


dt <- ymd("2017 jan 21")

round_date(dt, unit = "month")    # округлить до месяца
round_date(dt, unit = "3 month")  # округлить до 3 месяцев
round_date(dt, unit = "quarter")  # округлить до квартала
round_date(dt, unit = "season")   # округлить до сезона
round_date(dt, unit = "halfyear") # округлить до полугодия

Итак, давайте разберёмся с тем, как получить дату, которая будет через 8 дней после текущей даты и проводить различные другие арифметические вычисления между двумя датами.


today() + days(8)   # какая дата будет через 8 дней
today() - months(2) # какая дата была 2 месяца назад
today() + weeks(12) # какая дата будет через 12 недель
today() - years(2)  # какая дата была 2 года назад

Упрощённая работа с периодами, пакет timeperiodsR.


timeperiodsR — свежий пакет для работы с датами который был опубликован на CRAN в сентябре 2019 года.


Установка пакета timeperiodsR:


install.packages("timeperiodsR")

Основное назначение — быстрое определение некоторого временного интервала относительно заданной даты. Например с помощью его функций вы легко можете:


  • Получить прошлую неделю, месяц, квартал или год в R.
  • Получить заданное количество временных интервалов относительно даты, например прошлые 4 недели.
  • Легко извлекать из полученного временного интервала его компоненты: начальную и конечную дату, количество дней попавших в интервал, всю последовательность дат которые в него входят.

Название всех функций пакета timeperiodsR интуитивно понятны, и состоят из двух частей: направление_интервал, где:


  • направление в котором необходимо двигаться относительно заданной даты: last_n, previous, this, next, next_n.
  • временной интервал для вычисления периода: day, week, month, quarter, year.

Полный набор функций:
  • last_n_days()
  • last_n_weeks()
  • last_n_months()
  • last_n_quarters()
  • last_n_years()
  • previous_week()
  • previous_month()
  • previous_quarter()
  • previous_year()
  • this_week()
  • this_month()
  • this_quarter()
  • this_year()
  • next_week()
  • next_month()
  • next_quarter()
  • next_year()
  • next_n_days()
  • next_n_weeks()
  • next_n_months()
  • next_n_quarters()
  • next_n_years()
  • custom_period()

Временные интервалы в timeperiodsR


Эти функции полезны в случаях, когда вам необходимо строить отчёты на основе данных за прошлую неделю или месяц. Чтобы получить прошлый месяц воспользуйтесь одноимённой функцией previous_month():


prmonth <- previous_month()

После чего у вас будет объект prmonth класса tpr, из которого легко можно получить следующие компоненты:


  • дату начала периода, в нашем примере это прошлый месяц
  • дату завершения периода
  • количество дней входящих в период
  • последовательность дат входящих в период

Причём получить каждый из компонентов можно разными способами:


# первый день периода
prmonth$start
start(prmonth)

# последний день периода
prmonth$end
end(prmonth)

# последовательность дат
prmonth$sequence
seq(prmonth)

# количество дней входящих в период
prmonth$length
length(prmonth)

Также вы можете получить любой из компонентов используя аргумент part, который присутствует в каждой из функций пакета. Возможные значения: start, end, sequence, length.


previous_month(part = "start")    # начало периода
previous_month(part = "end")      # конец периода
previous_month(part = "sequence") # последовательность дат
previous_month(part = "length")   # количество дней в периоде

Итак, давайте рассмотрим все аргументы доступные в функциях пакета timeperiodsR:


  • x — Опорная дата от которой будет вычислять временной период, по умолчанию текущая дата;
  • n — Количество интервалов которые будут входить в период, например 3 предыдущие недели;
  • part — Какой компонент объекта tpr вам необходимо получить, по умолчанию all;
  • week_start — Аргумент присутствует только в функциях для работы с неделями, и позволяет задать номер дня недели который будет считаться её началом, по умолчанию началом недели является понедельник, но вы можете задать любой с 1 — понедельник по 7 — воскресенье.

Таким образом, вы можете вычислять любой временной период относительно текущей, либо любой другой заданной даты, приведу ещё несколько примеров:




# получить 3 прошлые недели
# от 6 октября 2019 года
# начало недели - понедельник
last_n_weeks(x = "2019-10-06", 
             n = 3, 
             week_start = 1)

 Time period: from  9 September of 2019, Monday to 29 September of 2019, Sunday

6 октября это воскресенье:
6 октября 2019 года


Нам необходим период, который относительно 6 октября возьмёт 3 предыдущие недели. Не включая неделю, в которую входит само 6 октября. Соответственно это период с 9 по 29 сентября.


3 недели отталкиваясь от 6 октября 2019 г




# получить месяц отстающий на 4 месяца
# от 16 сентября 2019 года
previous_month(x = "2019-09-16", n = 4)

 Time period: from  1 May of 2019, Wednesday to 31 May of 2019, Friday

В этом примере нас интересует месяц, который был 4 месяца назад, если отталкиваться от 16 сентября 2019 года, соответственно это был май 2019 года.


Фильтрация вектора дат с помощью timeperiodsR


Для фильтрации дат в timeperiodsR есть несколько операторов:


  • %left_out% — сравнивает два объекта класса tpr, и возвращает значение из левого, которые отсутствуют в правом.
  • %left_in% — сравнивает два объекта класса tpr, и возвращает даты из левого объекта которые входят в правый.
  • %right_out% — сравнивает два объекта класса tpr, и возвращает значение из правого, которые отсутствуют в левом.
  • %right_in% — сравнивает два объекта класса tpr, и возвращает даты из правого объекта которые присутвуют в левом.

period1 <- this_month("2019-11-07")
period2 <- previous_week("2019-11-07")

period1 %left_in% period2   # получить даты из period1 которые входят в period2
period1 %left_out% period2  # получить даты из period1 которые не входят в period2
period1 %right_in% period2  # получить даты из period2 которые входят в period1
period1 %right_out% period2 # получить даты из period2 которые не входят в period1

Заключение


Мы подробно рассмотрели классы объектов которые предназначены в языке R для работы с датами. Также теперь вы умеете проводить над датами арифметические операции, и быстро получать любые временные периоды с помощью пакета timeperiodsR.


Если вам интересен язык R приглашаю вас подписаться на мой телеграмм канал R4marketing, в котором я на ежедневной основе делюсь полезными материалами о применении языка R в решении своих повседневных задач.

  • +11
  • 1,7k
  • 7
Поддержать автора
Поделиться публикацией
AdBlock похитил этот баннер, но баннеры не зубы — отрастут

Подробнее
Реклама

Комментарии 7

    0
    Алексей, спасибо. lubridate это очень правильный пакет для дат. Про timeperiodsR только узнал, наверное, надо попробовать.
      +1

      Спасибо за комментарий!


      timeperiodsR это мой пакет, я его в сентябре только опубликовал на CRAN.


      Зачем я его написал, потому, что мне надоело копипастить часть кода для определения отчётного периода, в 90% случаев это прошлый месяц или прошлая неделя. И я решил для этого создать удобный пакет.


      Потом решил, что удобно будет ещё и проверку периода с фильтрацией добавить, и дописал в пакет несколько операторов.


      Если интересно вот ссылка на виньетку, на опечатки в ней прошу пока особо внимания не обращать, в следующей редакции всё исправлю.

        0
        Полезная функциональность. Спасибо!
      0

      А не подскажите простой способ преобразовать "1w 2d 3h" в часы, например?

        +1

        Добрый день, подскажу:


        library(lubridate)
        as.numeric(as.duration("1w 2d 3h"), "hours")

        [1] 219

        as.duration создаёт объект класса durations. Который с помощью as.numeric легко переводится в число, равное количеству временных отрезков заданное во втором аргументе.

        +1
        Спасибо за статью.
        Можно еще добавить, что разных пакетах есть ещё свои костылики для работы с датой\временем.
        Например в data.table есть классы IDate/ITime и функции с ними связанные; и хочется верить, что при обработке данных в таблицах это ускоряет работу с датами\временем, аж шуба заворачивается ;)
          0

          Спасибо, отличная идея. В ближайшее время допишу статью.

        Только полноправные пользователи могут оставлять комментарии. Войдите, пожалуйста.

        Самое читаемое