R：readxl 和日期格式答案

【问题标题】：R: readxl and date formatR：readxl 和日期格式
【发布时间】：2022-06-28 13:17:32
【问题描述】：

我读入了一个 excel 文件，其中 1 列包含不同格式的日期：excel 格式（例如 43596）和文本（例如“01.01.2020”）。要转换excel格式，可以使用as.Date(as.numeric(df$date), origin = "1899-12-30") 转换文本可以使用as.Date(df$date, format = "%d.%m.%Y") 这些适用于个人价值观，但是当我尝试 ifelse 时：

df$date <- ifelse(length(df$date)==5, 
            as.Date(as.numeric(df$date), origin = "1899-12-30"),
            as.Date(df$date, format = "%d.%m.%Y"))

或for循环：

  for (i in length(x)) {
  if(nchar(x[i])==5) {
    y[i] <- as.Date(as.numeric(x[i]), origin = "1899-12-30")
  } else {x[i] <- as.Date(x[i], , format = "%d.%m.%Y"))}
  } print(x)

它不起作用，因为：

“字符串不是标准的明确格式”

也许您可以建议一种更好的解决方案来转换/替换适当的不同日期格式？

【问题讨论】：

你能提供dput(head(df))吗？
你好@Waldi。 ```结构（列表（合同= c（231429、231437、231449、231459、231463、231466），日期= c（“43596”，“07.01.2020”，“01.01.2021”，“03.03.2020”， "44131", "40619")), row.names = c(NA, -6L), class= c("tbl_df", "tbl", "data.frame"))
你可以试试这个帖子stackoverflow.com/questions/61689061/r-inconsistent-date-format的答案

标签： r readxl

【解决方案1】：

我有 2 个解决方案。

更改代码，我不喜欢，因为您依赖 xlsx 日期格式：

> df <- tibble(date = c("01.01.2020","43596"))
> 
> df$date <- as.Date(ifelse(nchar(df$date)==5, 
+                           as.Date(as.numeric(df$date), origin = "1899-12-30"),
+                           as.Date(df$date, format = "%d.%m.%Y")), origin = "1970-01-01")
Warning message:
In as.Date(as.numeric(df$date), origin = "1899-12-30") :
  NAs introducidos por coerción
> 
> df$date
[1] "2020-01-01" "2019-05-11"
>

将文档保存为 CSV 并使用 readr 包中的 read_csv() 函数。这解决了一切！！！！

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以使用sapply 将ifelse 应用于每个值：

df$date <- as.Date(sapply(df$date,function(date) ifelse(nchar(date)==5, 
                                     as.Date(as.numeric(date), origin = "1899-12-30"),
                                     as.Date(date, format = "%d.%m.%Y"))),
                   origin="1970-01-01")
df

# A tibble: 6 x 2
  contract date      
     <dbl> <date>    
1   231429 2019-05-11
2   231437 2020-01-07
3   231449 2021-01-01
4   231459 2020-03-03
5   231463 2020-10-27
6   231466 2011-03-17

【讨论】：

【解决方案3】：

使用rowwise 的tidyverse 解决方案

library(dplyr)
library(lubridate)

df %>% 
  rowwise() %>% 
  mutate(date_new=as.Date(ifelse(grepl("\\.",date),
    as.character(dmy(date)),
    as.character(as.Date(as.numeric(date), origin="1899-12-30"))))) %>% 
  ungroup()
# A tibble: 6 × 3
  contract date       date_new  
     <dbl> <chr>      <date>    
1   231429 43596      2019-05-11
2   231437 07.01.2020 2020-01-07
3   231449 01.01.2021 2021-01-01
4   231459 03.03.2020 2020-03-03
5   231463 44131      2020-10-27
6   231466 40619      2011-03-17

【讨论】：