Преобразование даты и времени в R с использованием as.POSIXct показывает NA после изменения месяца в моих значениях.

Содержание

Вопрос или проблема
Ответ или решение
Описание проблемы
Ваш код
Причина возникновения NA
Решение с использованием lubridate
Рекомендации
Заключение

Вопрос или проблема

Я хочу сделать следующее: прочитать CSV-файл, извлеченный с устройства, который хранит все значения в одном столбце (дата и время и переменная). Мне нужно разделить значения на два столбца “datetime” и “co2”, что сработало хорошо. Теперь проблема возникает, когда я хочу рассчитать часы, прошедшие для каждой строки от начальной точки времени в качестве ссылки.

Код на данный момент:

# Загрузить данные
co2_raw = read.delim("Offgas_CO2_19NRI09_GA4_7_GA1.csv", sep = ";", dec = ".", header = TRUE)

# Отделить дату и время от значений co2
co2_clean = separate(co2_raw, col = Datetime.CO2...v.v., into = c("Datetime", "co2"), sep = ",")

# Добавить и рассчитать столбец "hours"
co2_clean$hours = as.numeric(difftime(as.POSIXct(co2_clean$Datetime, format="%d-%b-%Y %H:%M", tz = "UTC"), 
                                    as.POSIXct(co2_clean$Datetime[1], format="%d-%b-%Y %H:%M", tz = "UTC"), 
                                    units = "hours"))

Я попытался отформатировать дату и время и рассчитать разницу в одном шаге:

# Добавить и рассчитать столбец "hours"
co2_clean$hours = as.numeric(difftime(as.POSIXct(co2_clean$Datetime, format="%d-%b-%Y %H:%M", tz = "UTC"), 
                                    as.POSIXct(co2_clean$Datetime[1], format="%d-%b-%Y %H:%M", tz = "UTC"), 
                                    units = "hours"))

Но как только меняется месяц (данные варьируются с сентября по октябрь), столбец часов показывает “NA”. До этого момента всё работает безупречно.

Здесь изменение от рассчитанных значений к “NA” видно

Нашел решение с помощью пакета lubridate из tidyverse:

co2_clean$Datetime = dmy_hms(co2_clean$Datetime)
    
co2_clean$hours = as.numeric(difftime(co2_clean$Datetime, co2_clean$Datetime[1], units = "hours"))

До сих пор не знаю, в чем проблема в моем первом подходе, поэтому, если кто-то может прояснить это, я буду очень благодарен!

Ответ или решение

Проблема, с которой вы столкнулись при преобразовании даты и времени в R с использованием функции as.POSIXct, может быть связана с неправильным форматом дат, особенно когда происходит смена месяца, как в вашем случае с данными, охватывающими сентябрь и октябрь. Давайте разберем вашу ситуацию более подробно и выясним, как избежать ошибки.

Описание проблемы

Вы указали, что при попытке расчета разницы во времени между записями, результаты становятся NA, когда меняется месяц в ваших данных. Это говорит о том, что функция as.POSIXct не может правильно интерпретировать строку даты в некоторый момент времени, что может происходить из-за несоответствия формата.

Ваш код

Ваша первоначальная версия кода выглядит следующим образом:

co2_clean$hours = as.numeric(difftime(as.POSIXct(co2_clean$Datetime, format="%d-%b-%Y %H:%M", tz = "UTC"), 
                                    as.POSIXct(co2_clean$Datetime[1], format="%d-%b-%Y %H:%M", tz = "UTC"), 
                                    units = "hours"))

Причина возникновения `NA`

Основная проблема заключается в том, что функция as.POSIXct ожидает строгое соответствие формату, который указан в параметре format. В вашем случае, если в данных, полученных из CSV, имеется разница в написании месяца (например, "Sep" и "Oct"), это может привести к ошибкам преобразования, что в свою очередь может дать результат NA.

Когда вы пытались преобразовать строки с датами, которые имели месяцы в разных форматах, as.POSIXct не смогла распознать их как правильные даты, в результате чего вы получали NA.

Решение с использованием `lubridate`

Вы нашли решение с помощью библиотеки lubridate, используя функцию dmy_hms, которая значительно упрощает работу с датами и временем:

co2_clean$Datetime = dmy_hms(co2_clean$Datetime)
co2_clean$hours = as.numeric(difftime(co2_clean$Datetime, co2_clean$Datetime[1], units = "hours"))

Функции из пакета lubridate более устойчивы к различным форматам хранения данных даты и времени, создавая более качественные сценарии при обработке данных.

Заключение

Изучение механизмов работы с временными рядами в R и использование специализированных библиотек, таких как lubridate, может существенно упрощать процессы обработки и анализа данных. Ваше решение с lubridate доказано эффективно и рекомендуется для работы с временными данными, особенно когда они могут включать множество форматов записи.