按矢量过滤日期时间

Question

这可能真的很简单。在第一种情况下，使用总统数据，我可以按年份或年份 2 进行过滤。我得到了相同的结果。

但是，当我使用 posixct 数据并尝试以类似的方式进行过滤时，我运行遇到了问题。

当我写

school_hours2<-as.character(c(07:18))

我可以看到 school_hours 2 中的值是 “7”、“8”、“9”等而在 school_hours 他们是 “07”“08”“09”等

编辑：我认为这可以解释这种差异吗？编辑：我可以看到比较 integer:character 的问题，甚至当我写向量 as.character 时，向量中的值与我想要的不匹配。

我想要的是能够按 school_hours2 进行过滤。因为这意味着我可以考虑 "i'd like to filter between these two times" 并将上限和下限放入。而不是必须在两者之间写下所有间隔点。我怎么得到这个？

为什么按 "Y" 筛选比按 "H" 筛选更容易？

library (tidyverse)
#some data - filtering works
data(presidential)
head(presidential)
str(presidential)
presidential%>%filter(format(as.Date(start),"%Y")<=2005)
years<-c('1979', '1980', '1981', '1982', 
                '1983', '1984', '1985', '1986',
                '1987', '1988', '1989', '1990'
)
years2<-c(1950:1990)
presidential%>%filter(format(as.Date(start),"%Y")%in% years2)
presidential%>%filter(format(as.Date(start),"%Y")%in% years)


#some date time data - filtering.
test_data<-sample(seq(as.POSIXct('2013/01/01'), as.POSIXct('2017/05/01'), by="day"), 1000)
td<-as.data.frame(test_data)%>%mutate(id = row_number())

school_hours<-c('07', '08', '09', '10', 
                '11', '12', '13', '14',
                '15', '16', '17', '18'
                  )
school_hours2<-c(07:18)
school_years<-c(2015,2016,2017)
school_years2<-c(2015:2017)

str(td)
test1<-td%>%
  filter(id >=79)

schools<-td%>%
  filter(format(test_data,'%H') %in% school_hours)

schools2<-td%>%
  filter(format(test_data,'%H') %in% school_hours2)

schools3<-td%>%
  filter(format(test_data,'%Y')==2017)

schools4<-td%>%
  filter(format(test_data,'%Y') %in% school_years)

schools5<-td%>%
  filter(format(test_data,'%Y') %in% school_years2)

这是我的问题：在上面的代码中，当我尝试使用 school_hours 或 school_hours2 过滤 td（其中包含 posixct 数据）时，我返回的数据为零。为什么？

我希望能够做的不是写作

school_hours<-c('07', '08', '09', '10', 
                    '11', '12', '13', '14',
                    '15', '16', '17', '18'
                      )

我会写

school_hours2<-c(07:18)

就像我对 school_years 所做的那样，过滤会起作用。这行不通

schools2<-td%>%
  filter(format(test_data,'%H') %in% school_hours2)

这确实有效

schools5<-td%>%
  filter(format(test_data,'%Y') %in% school_years2)

为什么？

我问是因为：我使用了类似的东西来过滤我无法共享的真实数据，但我发现了差异。

当我使用school_hours（一个字符）时，我生成了993条记录，第一次是07:00。当我使用 school_hours2（整数）时，我生成了 895 条记录，第一次是 10:00。我知道 - "without the data we can't make any evaluation" 但我无法解决的是为什么这两个不同的矢量滤波器的工作方式不同。是因为school_hours包含字符和school_hours2个整数吗？

编辑：我将 test_data 行更改为：

#some date time data - filtering.
test_data<-as.POSIXct(sample(seq(1127056501, 1127056501), 1000),origin = "1899-12-31",tz="UTC")

还是有问题：

schools<-td%>%
  filter(format(test_data,'%H') %in% school_hours)

生成 510 行

schools2<-td%>%
  filter(format(test_data,'%H') %in% school_hours2)

生成 379 行

我真正感兴趣的所有数据都是这样的 1899-12-31 23:59:00

（最后 6 位数字代表 24 小时时钟时间）

我真正想做的就是将时间从这个转换为 1899-12-31 07:59:00 到小时 (7)

然后

使用

school_hours2<-c(07:18)

作为过滤器。但是转换产生的小时会 1899-12-31 07:59:00

是 07 要么 7

因为如果是07，那么 school_hours2<-c(07:18) 产生 7 和 school_hours2<-as.character(c(07:18)) 产生 '7'

我该如何解决这个问题？

编辑：像这样：

td1<-td%>%mutate(timestamp_utc = ymd_hms(test_data,tz="UTC"))%>%
  mutate(hour = hour(timestamp_utc))%>%
filter(hour(timestamp_utc) %in% school_hours)

td2<-td%>%mutate(timestamp_utc = ymd_hms(test_data,tz="UTC"))%>%
  mutate(hour = hour(timestamp_utc))%>%
  filter(hour(timestamp_utc) %in% school_hours2)

td3<-td%>%
  mutate(hour = hour(test_data))%>%
  filter(hour(test_data) %in% school_hours2)

Answer 1

在我的问题中经过大量的思考和自言自语

我找到了这个帖子：

它帮助我了解了如何隔离时间戳中的小时，然后使用它来正确过滤数据。

最后的答案是通过这个来隔离小时

filter(hour(timestamp_utc) %in% school_hours2)

按矢量过滤日期时间

Filtering datetime by vector

datetime

r

posixct

tidyverse