如何更改同一列中的多个日期格式

Question

到目前为止我所拥有的是一个数据帧列，其中包含不同字符格式的日期。有些出现在%d.%m.%Y模式中，有些出现在%m/%d/%Y中：

data$initialDiagnose = as.character(data$initialDiagnose)
data$initialDiagnose[1:10]

[1] "14.01.2009" "9/22/2005"  "4/21/2010" "28.01.2010" "09.01.2009" "3/28/2005" "04.01.2005" "04.01.2005" "9/17/2010" "03.01.2010"

我希望它们以一种格式作为Date（），但R当然拒绝。 所以我首先尝试通过分隔符更改它们：

data$initialDiagnose[grep('/', data$initialDiagnose)] = as.character.Date(data$initialDiagnose[grep('/', data$initialDiagnose)], format = '%m/%d/%Y')

类似于'。'日期。但它没有用。

如何将它们全部更改为一种格式，我可以使用它们？

Answer 1

a <- as.Date(data$initialDiagnose,format="%m/%d/%Y") # Produces NA when format is not "%m/%d/%Y"
b <- as.Date(data$initialDiagnose,format="%d.%m.%Y") # Produces NA when format is not "%d.%m.%Y"
a[is.na(a)] <- b[!is.na(b)] # Combine both while keeping their ranks
data$initialDiagnose <- a # Put it back in your dataframe
data$initialDiagnose
[1] "2009-01-14" "2005-09-22" "2010-04-21" "2010-01-28" "2009-01-09" "2005-03-28" "2005-01-04" "2005-01-04" "2010-09-17" "2010-01-03"

另外，这里的上述方法适用于您有三种（或更多种）不同格式的情况：

data$initialDiagnose
[1] 14.01.2009 9/22/2005  12 Mar 97  4/21/2010  28.01.2010 09.01.2009 3/28/2005 
Levels: 09.01.2009 12 Mar 97 14.01.2009 28.01.2010 3/28/2005 4/21/2010 9/22/2005

multidate <- function(data, formats){
    a<-list()
    for(i in 1:length(formats)){
        a[[i]]<- as.Date(data,format=formats[i])
        a[[1]][!is.na(a[[i]])]<-a[[i]][!is.na(a[[i]])]
        }
    a[[1]]
    }

data$initialDiagnose <- multidate(data$initialDiagnose, 
                                  c("%m/%d/%Y","%d.%m.%Y","%d %b %y"))
data$initialDiagnose
[1] "2009-01-14" "2005-09-22" "1997-03-12" "2010-04-21" "2010-01-28" "2009-01-09" "2005-03-28"

Answer 2

我喜欢lubridate的易用性：

library(lubridate) 

# note added ugly formats below
data <- data.frame(initialDiagnose = c("14.01.2009", "9/22/2005", 
        "4/21/2010", "28.01.2010", "09.01.2009", "3/28/2005", 
        "04.01.2005", "04.01.2005", "Created on 9/17/2010", "03 01 2010"))

mdy <- mdy(data$initialDiagnose) 
dmy <- dmy(data$initialDiagnose) 
mdy[is.na(mdy)] <- dmy[is.na(mdy)] # some dates are ambiguous, here we give 
data$initialDiagnose <- mdy        # mdy precedence over dmy
data
#   initialDiagnose
#       2009-01-14
#       2005-09-22
#       2010-04-21
#       2010-01-28
#       2009-09-01
#       2005-03-28
#       2005-04-01
#       2005-04-01
#       2010-09-17
#       2010-03-01

Answer 3

自2012年MattBagg's answer以来，lubridate添加了parse_date_time函数，该函数专为这种情况而设计，可以在一行中解决这个问题：

library(lubridate) 

data <- data.frame(initialDiagnose = c("14.01.2009", "9/22/2005", 
        "4/21/2010", "28.01.2010", "09.01.2009", "3/28/2005", 
        "04.01.2005", "04.01.2005", "Created on 9/17/2010", "03 01 2010"))

parse_date_time(data$initialDiagnose, orders = c('mdy', 'dmy'))

 [1] "2009-01-14 UTC" "2005-09-22 UTC" "2010-04-21 UTC" "2010-01-28 UTC" "2009-01-09 UTC"
 [6] "2005-03-28 UTC" "2005-01-04 UTC" "2005-01-04 UTC" "2010-09-17 UTC" "2010-03-01 UTC"

orders=参数是一个字符向量，按照应测试的顺序包含可能的日期时间解析格式。因此，通过给c('mdy', 'dmy')，lubridate将尝试将所有字符串解析为Month, Date, Year格式。如果它不能成功完成（例如，日期14.01.2009将无法工作，因为没有第14个月），它将尝试列表中的下一个，直到解析所有字符串，或者所有订单都用尽。