R-有效地将时间以毫秒为单位转换为as.使用不同的时区

Question

我想将具有不同时区的多个时间值转换为POSIXct格式，当前表示为毫秒，从01-01-1970开始。

我有以下数据集:

times <- c(1427450400291, 1428562800616, 1418651628795, 1418651938990, 1418652348281, 1418652450161)
tzones <- c("America/Los_Angeles", "Africa/Casablanca", "Africa/Casablanca", "Africa/Casablanca", "Africa/Casablanca", "Israel Standard Time")

问题是as.POSIXct方法只接受一个tz值，而不是一个矢量。因此，我不能直接调用它。我尝试使用lapply并逐个元素调用它，但它需要很长时间(对于较长的向量):

get.dates.with.timezones <- function(epoch.vec,tz.vec) {  
    res <- lapply(seq(epoch.vec),function(x){
           as.POSIXct(epoch.vec[x]/1000,origin = "1970-01-01", tz = tz.vec[x])
        })
        return(do.call(c,res))
}

所以只有1200个值，几乎需要一秒钟。

timesX200 <- rep(times,200)
tzonesX200 <- rep(tzones,200)
system.time( get.dates.with.timezones(timesX200,tzonesX200) )
           user              system             elapsed 
0.86800000000005184 0.01999999999999602 0.88899999999921420 

我是R的新手，所以我想知道是否有办法提高这个任务的性能。这个问题有没有矢量化的选项?此外，as.POXIXct()方法本身似乎有一些性能问题，如下所示。

---------- EDIT --------

显然，不可能在不同的时区保存POSIXct向量。来自POSIXct文档:

在"POSIXlt"对象上使用c将其转换为当前时区，并且在"POSIXct"对象上删除任何"tzone"属性(即使它们都标有相同的时区)。源

那太糟糕了。我想知道是否有任何替代方法来处理日期+时间+不同的时区。如果有的话我会很高兴听到的。

Answer 1

我发现这种方法要快得多。它还输出一个保留已创建时区的列表:

f_time <- function(x,y) as.POSIXct(x/1000, origin="1970-01-01", tz=y)
s <- split(timesX200, tzonesX200)
result <- mapply(f_time, s, names(s))

您的输出不保留时区分配。检查输出:

get.dates.with.timezones(times, tzones)
[1] "2015-03-27 06:00:00 EDT" "2015-04-09 03:00:00 EDT"
[3] "2014-12-15 08:53:48 EST" "2014-12-15 08:58:58 EST"
[5] "2014-12-15 09:05:48 EST" "2014-12-15 09:07:30 EST"

它们都被强制为本地时区。

基准测试

times <- c(1427450400291, 1428562800616, 1418651628795, 1418651938990, 1418652348281, 1418652450161)
tzones <- c("America/Los_Angeles", "Africa/Casablanca", "Africa/Casablanca", "Africa/Casablanca", "Africa/Casablanca", "Israel")
timesX200 <- rep(times,200)
tzonesX200 <- rep(tzones,200)

get.dates.with.timezones <- function(epoch.vec,tz.vec) {  
    res <- lapply(seq(epoch.vec),function(x){
           as.POSIXct(epoch.vec[x]/1000,origin = "1970-01-01", tz = tz.vec[x])
        })
        return(do.call(c,res))
}
library(microbenchmark)
microbenchmark(
  get = get.dates.with.timezones(timesX200, tzonesX200),
  plafort = {s <- split(timesX200, tzonesX200);mapply(f_time, s, names(s))},
  times=20L)
# Unit: microseconds
#     expr        min         lq       mean     median         uq
#      get 342693.638 362465.069 378195.687 372553.491 389080.277
#  plafort    997.138   1027.731   1110.846   1107.471   1149.314
#         max neval cld
#  445539.744    20   b
#    1558.473    20  a