преобразование типа данных, хранящихся в списке, в дату R - PullRequest
Новая
       10

преобразование типа данных, хранящихся в списке, в дату R

0 голосов
/ 17 сентября 2018

У меня есть список data.

, и в каждом есть несколько фреймов данных. 

[[1]]
ID: int [1:100] ...
Date: Factor w/ ...
days: num [1:100] ...
[[2]]
ID: int [1:100] ...
Date: Factor w/ ...

вот так.

И я хочу преобразовать этофактор в формат даты.
Я думал о
удалить список - изменить формат - сделать его снова в списке.

Но я понятия не имею, как это сделать .. 

sapply(data, function(x) x$Date <- as.Date(x$Date))

Это нене работаетОн только возвращает дату и не меняет тип данных.Есть ли быстрый способ конвертировать этот формат?

Я могу решить это с помощью цикла for.

for(i in 1:2){
data[[i]]$Date <- as.Date(data[[i]]$Date)}

Но я бы хотел использовать sapply или lappy.

1 Ответ

0 голосов
/ 17 сентября 2018

Лучше сначала преобразовать factor в character, а затем в Date.Самый простой способ - использовать пакет lubridate.ymd преобразование character векторов формата, например, 2018-11-22, в объект дата-время года-месяца-даты.Обратите внимание на тело лямбда-функции, после изменения фрейма данных он набирает x, что является сокращением return(x).Смотрите код ниже: 

library(lubridate)

# simulation of data
df1 <- data.frame(
  ID = 1:100, 
  Date = as.factor(sample(seq(ymd("2018-01-01"), ymd("2018-12-01"), 1), 100)),
  days = sample(100))

df2 <- data.frame(
  ID = 1:100, 
  Date = as.factor(sample(seq(ymd("2018-01-01"), ymd("2018-12-01"), 1), 100, replace =TRUE)))

dfs <- list(df1, df2)

str(dfs)

# List of 2
# $ :'data.frame':  100 obs. of  3 variables:
#   ..$ ID  : int [1:100] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
#   ..$ Date: Factor w/ 100 levels "2018-01-06","2018-01-10",..: 17 89 40 2 84 46 58 62 66 43 ...
#   ..$ days: int [1:100] 50 4 19 6 33 47 95 25 13 5 ...
# $ :'data.frame':  100 obs. of  2 variables:
#   ..$ ID  : int [1:100] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
#   ..$ Date: Factor w/ 87 levels "2018-01-03","2018-01-04",..: 3 30 61 6 78 34 5 71 49 55 ...

# handling the data
dfs_2 <- lapply(dfs, function(x) {
  x$Date <- ymd(as.character(x$Date))
  x
})

str(dfs_2)
# List of 2
# $ :'data.frame':  100 obs. of  3 variables:
#  ..$ ID  : int [1:100] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
#  ..$ Date: Date[1:100], format: "2018-03-10" "2018-10-25" "2018-11-25" ...
#  ..$ days: int [1:100] 7 99 75 91 30 78 9 82 15 37 ...
# $ :'data.frame':  100 obs. of  2 variables:
#  ..$ ID  : int [1:100] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
#  ..$ Date: Date[1:100], format: "2018-05-30" "2018-05-20" "2018-05-13" ...
...