私は自転車レースの結果を分析してRを学習しています。私は時間データ（人がどれだけレースを終えたか）に問題があります。時間、距離、スピードの使い方は？
時刻データのフォーマットは "HH：MM：SS"です。
私はそれをposixctに変換しようとしましたが、日付コンポーネントが追加されました。私もchronパッケージを試しましたが、時間オブジェクトで数値を分けることはできません
私がしたいことの一つは、この時間を使って平均速度を計算することです、私は距離を分けることができる必要があります時間によって
パッケージchronには時間を扱うクラスがあり、使用する関数は、times()です。ここでは、標準的なマラソンを実行するための標準的な時間を使った例です：
library(chron)
tms <- c("2:06:00", "3:34:30", "4:12:59")
x <- times(tms)
あなたが今日の端数を表し、timesオブジェクトを持っています。
str(x)
Class 'times' atomic [1:3] 0.0875 0.149 0.1757
..- attr(*, "format")= chr "h:m:s"
あなたはスピードの計算を実行することができますが、as.numericで数値にdatesからクラスを変換する必要があります。
dist <- 42.2
as.numeric(dist/x/24)
[1] 20.09524 11.80420 10.00856
あなたはそれを持っています：速度はkm/hです。
私はPOSIXctを使用します。これは、ベースRとアドオンパッケージで最も強力なサポートを得ています。
1日内のデータを使用して、その日が問題ではない場合は、今年の1月1日の基準日を追加します。すべての比較、相違などについて、これは洗い流される。
POSIXctのas.numeric()の変数は、算術演算と（datetimeのないDBに）格納する必要がある場合の両方で便利な（エポックからの秒秒の）通常の数値に戻ります。別のシステムまたは言語に転送します。エポックが簡単なので、誰もが浮動小数点数と分数秒を持っています。 POSIXctは、あなたが、シーケンスをフォーマットするための利点を追加できます違い、プロット、...ここで
は少し例です：あなたが見ているのは何
R> txt <- c("08:09:10", "09:10:11", "10:11:12", "11:12:13")
R> times <- as.POSIXct(paste("2013-01-01", txt))
R> times
[1] "2013-01-01 08:09:10 CST" "2013-01-01 09:10:11 CST"
+ "2013-01-01 10:11:12 CST" "2013-01-01 11:12:13 CST"
R> times - times[1]
Time differences in secs
[1] 0 3661 7322 10983
attr(,"tzone")
[1] ""
R> as.numeric(times - times[1])
[1] 0 3661 7322 10983
R>
は本当に時間が、経過時間ではありません。経過時間のデータ型があります。ベースRでは、difftimeクラスがこれを行います。あなたは、数値に変換することによって、同様にこので数学を行うことができます
> ta
Time differences in hours
[1] 2.100000 3.575000 4.216389 8.152778 9.169722 10.186667 11.203611
attr(,"tzone")
[1] ""
> format(ta)
[1] " 2.100000 hours" " 3.575000 hours" " 4.216389 hours" " 8.152778 hours" " 9.169722 hours"
[6] "10.186667 hours" "11.203611 hours"
tms <- c("2:06:00", "3:34:30", "4:12:59", "08:09:10",
"09:10:11", "10:11:12", "11:12:13")
ta <- as.difftime(tms)
。
> 42.2/as.numeric(ta)
[1] 20.095238 11.804196 10.008564 5.176150 4.602102 4.142670 3.766643
lubridateパッケージには、経過時間に対処種類、特にdurationを持っています。
> ti
[1] 7560s (~2.1 hours) 12870s (~3.58 hours) 15179s (~4.22 hours) 29350s (~8.15 hours)
[5] 33011s (~9.17 hours) 36672s (~10.19 hours) 40333s (~11.2 hours)
として表示され、あなたが数学を行うことができます
library("lubridate")
ti <- as.duration(as.difftime(tms))
は（ここでは、むしろ時間よりも秒）を数値に変換した後で
> 42.2/as.numeric(ti)
[1] 0.005582011 0.003278943 0.002780157 0.001437819 0.001278362 0.001150742 0.001046290
秒以下にそれを変換します。時間と分の表現は実際にはプレゼンテーションのためのものです。 –
'lubridate'パッケージは、日付の操作に役立ちます。 Journal of Statistical Softwareに掲載されている「日付と時刻を簡単に作成する」というパッケージのPDFを掲載しています。クイック検索でそれが表示されます。 – rrs