问题是，当我使用openxlsx包中的read.xlsx从excel表读取R时，TIME列会转换为分数。
这里有一个例子，
dfin <-
DATE TIME
15/02/2015 8:00 AM
22/01/2014 10:00 PM
library(openxlsx)
test <- read.xlsx("dfin.xlsx", sheet = 1,
detectDates=TRUE, skipEmptyRows = TRUE,
skipEmptyCols = TRUE, rows = NULL, cols = NULL, check.names = FALSE,
namedRegion = NULL, na.strings = "NA", fillMergedCells = FALSE)
输出：
DATE TIME
2015-02-15 0.3333333
2014-01-22 0.9166667
我不知道它为什么会这样做，也不知道是否有办法解决这个问题，因为我需要使用日期和时间来进行一些计算。
R实际上没有时间格式，所以我建议使用read_excel读取它，它会自动检测列类型。这将把它变成一个带有随机日期的日期-时间格式，然后你可以删除它，然后再把它转换成一个合适的时间戳。
library(readxl)
library(lubridate)
test <- read_excel('dfin.xlsx',trim_ws = TRUE) %>%
#return the TIME column to the way it is written in Excel
mutate(TIME = as.character(gsub(".* ","",TIME)),
#format the date column
DATE = dmy(DATE),
#turn it into a timestamp
TIMESTAMP = as.POSIXct(paste(DATE,TIME)))
我的第一个猜测是，read.xlsx()在读取文件时试图猜测.xlsx中看起来像日期的列，并奇怪地将时间从%I:%M %p格式转换为24小时的小数(因为例如0.3333333 * 24 = 7.999999，它正好是8.0)。但后来我注意到，如果我将参数detectDates更改为FALSE，则没有什么真正的变化-它输出相同的数据帧。所以它什么也没猜，它只是照原样读取TIME
如果您尝试在Excel工作簿中编辑10:00 PM，您会发现它实际上存储为22:00:00。那么，为什么最后它被表示为24的一个分数呢？！我不知道，我希望有人能解释一下。
@与openxlsx::read.xlsx()相比，Randall方法确实是一个很好的选择。注意，read_xlsx()将TIME识别为%H:%M:%S，并将其转换为伪POSIXct/POSIXt对象，即1899-12-31 08:00:00和1899-12-31 22:00:00。
令人惊讶的是，read_xlsx()没有识别出DATE具有%d-%m-%Y格式，并将其解释为character。这意味着我们需要将两个变量转换为适当的格式，以便获得所需的输出。
我认为我们不需要使用gsub来从POSIXct对象获得12小时的时钟时间，为此使用format要容易得多。将DATE从%d-%m-%Y转换为%Y-%m-%d格式是一项更容易的任务：
library(dplyr)
library(readxl)
read_xlsx("myfile.xlsx") |>
mutate(
DATE = as.Date(DATE, "%d/%m/%Y"),
TIME = format(TIME, "%I:%M %p") # “That’s what I do: I drink and I know things.”
)
哪个生产：
# A tibble: 2 x 2
DATE TIME
<date> <chr>
1 2015-02-15 08:00 AM
2 2014-01-22 10:00 PM
我遇到了同样的问题，并按如下方式解决了它——快速而肮脏：
-
使用
readxl:read_excel()读取数据。 -
在不失一般性的情况下，我们只考虑从
"0.72222222222222"获得17:20，而不是包含时间数据的列。请注意，从excel文件中读取值可能有不需要的类型，但对于计算，我们需要数字。
x <- as.numeric("0.72222222222222")*24
minutes <- round((x %% 1)*60, digits = 0)
hours <- round(x - minutes/60, digits = 0)
if (minutes < 10){ #if minutes is a single digit need to insert a preceding 0
minutes= paste0("0",minutes)
}
paste0(hours, ":", minutes)
#17:20
在chron包中使用times()函数将给出解决方案：
library(chron)
times(0.111)
[1] 02:39:50
-
将时间值读取为"日期"：
test <- read_excel('dfin.xlsx', col_types = c("date"), ...) -
然后用
substr()修剪得到时间：test <- substr(test,12,16)