我有一个相对较大的数据帧。它包含大约4000万行和12列，请在下面查看部分内容。具体来说，这是美国各县平均3小时的臭氧数据。每行代表一个特定的县和特定的日子（3108个县从19800101到20161231）。请注意，此数据文件的大小为7.05 GB。
index date state.fips county.fp X07.30 X10.30 X13.30 X16.30 X19.30 X21.30 X01.30 X04.30
1 01001 1980-01-01 01 001 29.98488 29.47778 29.12294 29.98976 31.69830 31.56405 30.48744 29.62118
2 01001 1980-01-02 01 001 29.03014 28.75464 28.58736 30.26555 32.39263 32.43746 31.70940 31.14960
3 01001 1980-01-03 01 001 30.69475 30.19832 29.68841 30.28920 31.61882 31.43047 31.01369 30.58366
4 01001 1980-01-04 01 001 30.20852 29.69874 29.47550 30.55639 32.62610 34.47959 35.54881 35.78104
5 01001 1980-01-05 01 001 35.80190 35.69129 35.89026 38.51287 39.82833 39.49016 38.73464 38.09185
6 01001 1980-01-06 01 001 37.32787 36.55899 35.96070 36.62670 37.03226 36.71239 35.86387 35.05945
问题是，以下各列中的时间均为UTC，我需要转换为美国当地时间。美国有五个时区，分别是东部时区，中部时间臭氧，山区时区和太平洋时区。是的，我只报道了连续的美国。我应该如何开始这种操作？
也请注意原始数据文件很大（7.05 GB）。我们可能没有遇到足够的内存错误。我正在使用16 GB RAM的笔记本电脑。
下面，我为此发布代码。但是我不怎么添加dplyr:case_when来调整时区。
names(ozone) <- gsub("^X","", names(ozone)) # get rid of X in columns names
ozone <- pivot_longer(ozone, cols = c('01.30','04.30','07.30',
'10.30','13.30','16.30','19.30','21.30'),
names_to = 'time', values_to = 'ozone_val')
ozone$date <- ymd(ozone$date) # convert to date format
ozone$date = as.POSIXct(paste(ozone$date, ozone$time),
format = "%Y-%m-%d %H.%M",
tz = 'UTC')
ozone$date <- with_tz(ozone$date, "America/New_York") # how to apply case_when here
ozone$time <- substr(ozone$date, 12, 19)
ozone$year.day <- substr(ozone$date, 1, 10)
ozone <- subset(ozone, select = -date)
ozone_1 <- pivot_wider(ozone, id_cols = c('index','state.fips','county.fp','year.day'),
names_from = 'time', values_from = 'ozone_val')
有什么想法吗？
这应该使您入门，但是您需要发布一个更完整的可复制示例和/或有关您正在寻找的内容的更多信息。但是，如果您没有用完内存，则应该能够使用该通用框架（例如，您可以使用dplyr::case_when()之类的东西根据状态创建时区；或者在创建POSIXct列后进行子设置） 。希望这可以帮助您入门！
而且，我很高兴解释任何不清楚的地方！
library(data.table)
setDT(data)
names(data) <- gsub("^X", "", names(data))
dt <- melt(data, id.vars = c("index", "date", "state.fips", "county.fp"),
variable.name = "time", value.name = "ozone_val")
dt[, date := as.POSIXct(paste(as.character(date), time),
format = "%Y-%m-%d %H.%M",
tz = "America/New_York")]
print(dt, nrows = 10)
index date state.fips county.fp time ozone_val
1: 1001 1980-01-01 07:30:00 1 1 07.30 29.98488
2: 1001 1980-01-02 07:30:00 1 1 07.30 29.03014
3: 1001 1980-01-03 07:30:00 1 1 07.30 30.69475
4: 1001 1980-01-04 07:30:00 1 1 07.30 30.20852
5: 1001 1980-01-05 07:30:00 1 1 07.30 35.80190
---
44: 1001 1980-01-02 04:30:00 1 1 04.30 31.14960
45: 1001 1980-01-03 04:30:00 1 1 04.30 30.58366
46: 1001 1980-01-04 04:30:00 1 1 04.30 35.78104
47: 1001 1980-01-05 04:30:00 1 1 04.30 38.09185
48: 1001 1980-01-06 04:30:00 1 1 04.30 35.05945
数据：
data <- read.table(header = T, text = "index date state.fips county.fp X07.30 X10.30 X13.30 X16.30 X19.30 X21.30 X01.30 X04.30
1 01001 1980-01-01 01 001 29.98488 29.47778 29.12294 29.98976 31.69830 31.56405 30.48744 29.62118
2 01001 1980-01-02 01 001 29.03014 28.75464 28.58736 30.26555 32.39263 32.43746 31.70940 31.14960
3 01001 1980-01-03 01 001 30.69475 30.19832 29.68841 30.28920 31.61882 31.43047 31.01369 30.58366
4 01001 1980-01-04 01 001 30.20852 29.69874 29.47550 30.55639 32.62610 34.47959 35.54881 35.78104
5 01001 1980-01-05 01 001 35.80190 35.69129 35.89026 38.51287 39.82833 39.49016 38.73464 38.09185
6 01001 1980-01-06 01 001 37.32787 36.55899 35.96070 36.62670 37.03226 36.71239 35.86387 35.05945")