readr :: type_convert испортил столбец времени

Question

У меня есть следующий фрейм данных R:

zed
# A tibble: 10 x 3
   jersey_number first_name statistics.minutes
   <chr>         <chr>      <chr>             
 1 20            Marques    8:20              
 2 53            Brennan    00:00             
 3 35            Marvin     40:00             
 4 50            Justin     00:00             
 5 14            Jordan     00:00             
 6 1             Trevon     31:00             
 7 15            Alex       2:00              
 8 51            Mike       00:00             
 9 12            Javin      17:00             
10 3             Grayson    38:00     

> dput(zed)
structure(list(jersey_number = c("20", "53", "35", "50", "14", 
"1", "15", "51", "12", "3"), first_name = c("Marques", "Brennan", 
"Marvin", "Justin", "Jordan", "Trevon", "Alex", "Mike", "Javin", 
"Grayson"), statistics.minutes = c("8:20", "00:00", "40:00", 
"00:00", "00:00", "31:00", "2:00", "00:00", "17:00", "38:00")), row.names = c(NA, 
-10L), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"))

Это формат данных из API, от которого я его получаю.Все столбцы (есть ~ 100 столбцов) изначально относятся к классу character.Чтобы преобразовать все, я использую readr::type_convert(), но возникает следующая ошибка:

> zed %>% readr::type_convert()
Parsed with column specification:
cols(
  jersey_number = col_integer(),
  first_name = col_character(),
  statistics.minutes = col_time(format = "")
)
# A tibble: 10 x 3
   jersey_number first_name statistics.minutes
           <int> <chr>      <time>            
 1            20 Marques    08:20             
 2            53 Brennan    00:00             
 3            35 Marvin        NA             
 4            50 Justin     00:00             
 5            14 Jordan     00:00             
 6             1 Trevon        NA             
 7            15 Alex       02:00             
 8            51 Mike       00:00             
 9            12 Javin      17:00             
10             3 Grayson       NA 

Вместо того, чтобы выдавать ошибки и портить преобразование, я хотел бы, чтобы этот столбец минут вместо этого превратился в класс == числовой,Если строка показывает «8:20» для этого столбца, я бы хотел, чтобы это было просто преобразовано в 8,33.

Любые мысли о том, как я могу это сделать - предпочтительно то, что позволяет мне продолжать использовать type_convert.

Answer 1

library(lubridate)

Считайте df без изменений (ваш код dput).

Добавьте часы к минутам-секундам:

df$statistics.minutes <- paste0("00:", df$statistics.minutes)

Преобразовать в время тип:

df$statistics.minutes <- lubridate::hms(df$statistics.minutes)

Разделить на 60:

period_to_seconds(df$statistics.minutes) / 60

Результат:

 [1]  8.333333  0.000000 40.000000  0.000000  0.000000
 [6] 31.000000  2.000000  0.000000 17.000000 38.000000

Заменить на df, при желании:

df$statistics.minutes <- period_to_seconds(df$statistics.minutes) / 60

[ Добавление OP ]: -)

Я создал следующую вспомогательную функцию - на основе этого результата - так что я могуисправить проблему, не разрывая цепочку труб:

fixMinutes <- function(raw.data) {

  new.raw.data <- raw.data %>%
    dplyr::mutate(statistics.minutes = paste0("00:", statistics.minutes)) %>%
    dplyr::mutate(statistics.minutes = lubridate::hms(statistics.minutes)) %>%
    dplyr::mutate(statistics.minutes = lubridate::period_to_seconds(statistics.minutes) / 60)

  return(new.raw.data)
}

zed %>% 
  ... %>% 
  fixMinutes() %>%
  ... %>%

Answer 2

Единственное, что мне приходит в голову, - это сначала преобразовать столбец с ошибками в числовой, что-то вроде

(zed 
   ## split stats column in two, with names unlikely to clash w/ existing
   %>% tidyr::separate(statistics.minutes,c("tmp...mins","tmp...secs"))
   ## explicitly convert
   %>% dplyr::mutate(statistics.minutes=as.numeric(tmp...mins)+as.numeric(tmp...secs)/60)
   ## throw out the temp variables
   %>% dplyr::select(-starts_with("tmp..."))
   %>% readr::type_convert()
)

Я не знаю, удовлетворяет ли это вашему критерию "продолжать использовать type_convert".Было бы более элегантно передать пользовательскую функцию преобразования в type_convert, но я не знаю, как это сделать.