R语言学习之包的加载和日期包的使用

时间：2022-03-04 14:00:12

关于包 包是一系列R函数和数据集的集合，库(library） 是电脑上的文件夹，而包就存储在文件夹的文件中 装了Rstdio 之后，默认的lattice 包已经被默认安装了

加载包 可以用library 函数 

> library(lattice)
> #使用lattice中的函数
> dotplot( variety ~ yield | site, data = barley, group = year)
>

这是著名的Immer's barley 数据集的点状图

R语言学习之包的加载和日期包的使用

注意 包的名称被传递给Library的时候并不需要被括号括起来

用搜索路径来查看所有已加载的包

> search()
 [1] ".GlobalEnv"        "package:lattice"   "tools:rstudio"    
 [4] "package:stats"     "package:graphics"  "package:grDevices"
 [7] "package:utils"     "package:datasets"  "package:methods"  
[10] "Autoloads"         "package:base"

installed package返回电脑上所有包的信息 以view的形式来查看 

> View(installed.packages())

R语言学习之包的加载和日期包的使用

R出厂的包 在CRAN包库中，要访问其他存储库

> setRepositories()
R语言学习之包的加载和日期包的使用

在RGUI上 可以更加方便的在程序包部分来下载包

下载 github上的包

> install.packages("devtools")
> library(devtools)
> install_github("knitr","yihui")
日期和时间的分析对于时间序列的分析尤为重要

R中标准的日期时间类为POSIXct ,用于存储和计算时间和POSIXlt用于提取日期中的某个部分，实际上是电脑内部的表达时间的格式，与一般的字符串表达有区别

Sys.time返回POSIXct的形式 

> now_ct <- Sys.time()
> now_ct
[1] "2015-10-29 21:36:41 CST"
> class(now_ct)
[1] "POSIXct" "POSIXt"
还有一种存储方式是 Date类 

> date <- as.Date(now_ct)
> date
[1] "2015-10-29"


解析日期就是把字符串形式的表达转化成电脑形式的表达 

> moon <- c("20:17:40 20/07/1969")
> moon
[1] "20:17:40 20/07/1969"
> moon_landing <- strptime(moon,"%H:%M:%S %d/%M/%Y",tz = "UTC")
> moon_landing
[1] "1969-10-20 20:07:40 UTC"
要注意格式的变化

格式化字符串就是将电脑中时间表达的形式转化成字符串

> strftime(moon_landing,"%H:%M:%S %d/%M/%Y",tz = "UTC")
[1] "20:07:40 20/07/1969"

时区就是tz的问题 

查看操作系统的时区

> Sys.getlocale("LC_TIME")
[1] "Chinese (Simplified)_China.936"

日期和时间的算数运算，可以简单的进行加减运算 

> now_ct
[1] "2015-10-29 21:36:41 CST"
> now_ct + 86400[1] "2015-10-30 21:36:41 CST"

86400秒是一天

可以使用difftime 函数 units 以秒或星期为单位

> difftime(as.Date(moon),as.Date(now_ct),units = "hours")
可以使用lubridate包函数来解析函数

在时间程序包中，可以用ymd函数来指定特定的时间格式 如ydm,ymd,ymd_hms等 默认返回的都是POSIXct的日期，stamp函数还可以用来格式化日期

> now_ct <- c('1995-07-07','1978-08-08')
> now_ct
[1] "1995-07-07" "1978-08-08"
> ymd(now_ct)
[1] "1995-07-07 UTC" "1978-08-08 UTC"


该程序包中还有持续时间的作用 

[1] "2015-10-30"
> duration_ <- dyears(1:10)
> today()+duration_
 [1] "2016-10-29" "2017-10-29" "2018-10-29" "2019-10-29" "2020-10-28" "2021-10-28"
 [7] "2022-10-28" "2023-10-28" "2024-10-27" "2025-10-27"

还有周期的概念  

> y <- years(1:10)
> today()+y
 [1] "2016-10-30" "2017-10-30" "2018-10-30" "2019-10-30" "2020-10-30" "2021-10-30"
 [7] "2022-10-30" "2023-10-30" "2024-10-30" "2025-10-30"


间隔用于持续时间和周期之间的转化 

> a_year <- dyears(1)
> as.period(a_year)
estimate only: convert durations to intervals for accuracy
[1] "1y 0m 0d 0H 0M 0S"

返回R所有知道的所有Olson风格的时区名字列表 

> head(olson_time_zones())
[1] "Africa/Abidjan"     "Africa/Accra"       "Africa/Addis_Ababa" "Africa/Algiers"    
[5] "Africa/Asmara"      "Africa/Bamako"

其他常用的日期运算的函数 

> floor_date(today(),"year")
[1] "2015-01-01"
> ceiling_date(today(),"year")
[1] "2016-01-01"




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