lubridate

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parse_date_timeで日付を解析する：なぜ "2004-04-04 02:00"が失敗するのですか？

私はlubridate::parse_date_timeと日付を解析していて、いくつかの日付はうまくいきません。たとえば、2004-04-04 02:00はNAと返されますが、2004-04-04 01:00と2004-04-04 03:00はなぜ機能しますか？ここで library("lubridate") "2004-04-04 01:00" %>% parse_date_time(c("Y

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R：2セットの潤滑剤日付を比較してください

私は2つのベクトルの潤滑剤日付の交差点を見つけようとします。ただし、lubridate::intersect関数を適用すると、日付は倍精度に変換されます。 library(lubridate) > a <- c(ymd("2017-01-01"), ymd("2017-01-02"), ymd("2017-01-03"), ymd("2017-01-04")) > b <- c(ymd("20

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動物園の時系列を毎日から毎月に変換する手段

私は動物園を使って時系列を作成しました。それは、長い期間（40年）の日々の価値があります。私は簡単にそれをプロットすることができますが、私が望むのは、このオリジナルの時系列からの月間（平均）値を持つ時系列を作成し、月単位の値としてプロットすることです。私はパッケージの潤滑剤がこれに適した選択肢かもしれないと思っていましたが、簡単な方法があるかもしれませんが、どうやって見えません。私はRの初心者で

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R）ここでlubridate

との時間差が 7/1/2016 2:53 7/1/2016 20:56 7/2/2016 20:58 7/2/2016 21:57 私のデータフレームの1つの列で取得し、私はlubridateとそのかなり良いを使用してきたが、1への道があるのならば、私は思っていた削除日私はちょうど時間を持つようにのでその本は 2:53 20:56 20:58 21:57 そしてまた、特定の時間

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R - lubridate - 、次の点を考慮

数値カウントヶ月に期間を変換します library(lubridate) period1 = weeks(2) as.numeric(period1, "weeks") > 2 # as expected 今、私は数ヶ月と同様の操作を行うにしようとしています： period2= months(6) as.numeric(period2, "months") as.numeric(pe

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Rで時系列を作成して15分ごとに行を作成する

時系列（POSIXctまたはdttm列）を15分ごとに作成するのに問題があります。月1日2015 12月31日2016年の間に15分ごとのようになります。サムシング（月/日/年の時のように、ここで：分）： 1/15/2015 0:00 1/15/2015 0:15 1/15/2015 0:30 1/15/2015 0:45 1/15/2015 1:00 01/01の日付を開始するルー

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Lubridateを使ってExcelの日付形式を適切な日付に変換する方法

残念ながら、2012年1月12日には42705の数値形式を使用して日付時刻を記録したcsvで作業しています。私は、Lubridateまたは他のパッケージを使用してRで正しいフォーマットに変換したいと考えています。それを処理する関数はありますか？

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特定のタイムスタンプの後に行を追加する

短編小説：私の分析を行っている間、私は曜日と週の値を忘れていました。私はそれらを私のテーブルに追加する必要があります。長い物語：私はこのテーブルを持っている： library(tidyverse) library(lubridate) df<-structure(list(time = structure(c(1488987000, 1488988800, 1488990600,

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タイムポイントがある範囲内のデータに結合する

他の解決策は気にしませんが、なぜ不完全で間違った答えが得られるのか理解できません。（lubate :: intervalが間違っている）たとえば、[3、]の間隔ではなく、del_time [1、]です。目的は、時間ポイントが間隔を置いているdel_timeに「ステータス」を結合することです。例データ： library(lubridate) library(dplyr) ti <- no

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Lubridateはlubridateで、この基本的な操作の実行負MMとSS

を返します。 library("lubridate") seconds_to_period(10 * 3600) + hours(24) - seconds_to_period(19.67 * 3600) 結果： "15H -40M -12S" 私は期待していた： "14H 19M 48S" は、それは正常ですか？それはありませんように