иметь дело с "пропущенными" временами при установке данных в xts

Question

У меня есть некоторые данные, которые выглядят следующим образом:

                Dates    Open   Close
1000  06/06/2019 0:05 244.599 244.524
1001  06/06/2019 0:04 244.592 244.599
1002  06/06/2019 0:03 244.564 244.592
1003  06/06/2019 0:02 244.809 244.564
1004  06/06/2019 0:01 244.849 244.809
1005       06/06/2019 245.080 244.849
1006 05/06/2019 23:59 245.092 245.080
1007 05/06/2019 23:58 245.253 245.092
1008 05/06/2019 23:57 244.858 245.253
1009 05/06/2019 23:56 244.643 244.863
1010 05/06/2019 23:55 244.720 244.643

Где строка 1005 не имеет метки времени.Я пытаюсь установить дату в формате POSIXlt.

data$Dates <- gsub("/", "-", data$Dates)
data$Dates <- as.POSIXlt(strptime(data$Dates, format="%d-%m-%Y  %H:%M"))

Теперь мои данные выглядят так:

                   Dates    Open   Close
1000 2019-06-06 00:05:00 244.599 244.524
1001 2019-06-06 00:04:00 244.592 244.599
1002 2019-06-06 00:03:00 244.564 244.592
1003 2019-06-06 00:02:00 244.809 244.564
1004 2019-06-06 00:01:00 244.849 244.809
1005                <NA> 245.080 244.849
1006 2019-06-05 23:59:00 245.092 245.080
1007 2019-06-05 23:58:00 245.253 245.092
1008 2019-06-05 23:57:00 244.858 245.253
1009 2019-06-05 23:56:00 244.643 244.863
1010 2019-06-05 23:55:00 244.720 244.643

Мне просто интересно, есть ли способ конвертировать время снет часов или минут данных.Это происходит только в час 0:00

Данные:

data <- structure(list(Dates = c("06/06/2019 0:05", "06/06/2019 0:04", 
"06/06/2019 0:03", "06/06/2019 0:02", "06/06/2019 0:01", "06/06/2019", 
"05/06/2019 23:59", "05/06/2019 23:58", "05/06/2019 23:57", "05/06/2019 23:56", 
"05/06/2019 23:55"), Open = c(244.599, 244.592, 244.564, 244.809, 
244.849, 245.08, 245.092, 245.253, 244.858, 244.643, 244.72), 
    Close = c(244.524, 244.599, 244.592, 244.564, 244.809, 244.849, 
    245.08, 245.092, 245.253, 244.863, 244.643)), row.names = 1000:1010, class = "data.frame")

РЕДАКТИРОВАТЬ:

Я просто подумал, что мне следует сначала разбить столбец на два (один для дати еще один раз) заполните пустые ячейки во втором столбце 0:00 и вставьте обратно вместе.

Answer 1

parse_date_time в пакете lubridate будет последовательно проверять альтернативные форматы, пока не получится, если вы зададите ему вектор форматов. Разделители и знаки процента могут быть опущены в строках формата.

library(lubridate)

parse_date_time(data$Dates, c("dmYHM", "dmY"), tz = "")

дает:

 [1] "2019-06-06 00:05:00 EDT" "2019-06-06 00:04:00 EDT"
 [3] "2019-06-06 00:03:00 EDT" "2019-06-06 00:02:00 EDT"
 [5] "2019-06-06 00:01:00 EDT" "2019-06-06 00:00:00 EDT"
 [7] "2019-06-05 23:59:00 EDT" "2019-06-05 23:58:00 EDT"
 [9] "2019-06-05 23:57:00 EDT" "2019-06-05 23:56:00 EDT"
[11] "2019-06-05 23:55:00 EDT"

Answer 2

Используя dplyr, одна возможность может быть:

data %>%
 mutate(Dates = ifelse(nchar(Dates) == 10, paste(Dates, "0:00", sep = " "), Dates),
        Dates = as.POSIXct(Dates, format = "%d/%m/%Y %H:%M"))

                 Dates    Open   Close
1  2019-06-06 00:05:00 244.599 244.524
2  2019-06-06 00:04:00 244.592 244.599
3  2019-06-06 00:03:00 244.564 244.592
4  2019-06-06 00:02:00 244.809 244.564
5  2019-06-06 00:01:00 244.849 244.809
6  2019-06-06 00:00:00 245.080 244.849
7  2019-06-05 23:59:00 245.092 245.080
8  2019-06-05 23:58:00 245.253 245.092
9  2019-06-05 23:57:00 244.858 245.253
10 2019-06-05 23:56:00 244.643 244.863
11 2019-06-05 23:55:00 244.720 244.643

Здесь для строк, содержащих только 10 символов, она объединяет дату с 0:00.

То же самое сbase R:

data$Dates <- ifelse(nchar(data$Dates) == 10, paste(data$Dates, "0:00", sep = " "), data$Dates)
as.POSIXct(data$Dates, format = "%d/%m/%Y %H:%M")