我已经对这个问题有了部分答案,据我所知,据我所知:
How to most efficiently restructure a character string for fasttime in data.table
但是,任务已经扩展,需要处理原始格式的变化.
01 Jan 2014
要么:
dd MMM yyyy
我想重组以提供给fastPOSIXct,它只接受POSIXct顺序中的字符输入:
yyyy-mm-dd
上面链接的问题指出,一种有效的方法是使用正则表达式,然后将输出提供给fast.time.在这里我需要扩展它以包括一个方法来理解每月缩写,转换为数字,然后重新排列?我该怎么做?我知道有一个month.abb作为内置常量.我应该使用它,还是有更聪明的方法?
解决方法
使用lubridate怎么样:
x <- "01 Jan 2014" x [1] "01 Jan 2014" library(lubridate) dmy(x) [1] "2014-01-01 UTC"
当然,lubridate函数也接受tz参数.要查看可接受参数的完整列表,请参阅OlsonNames()
基准
我决定用一些经验数据更新这个答案,使用微基准包和使用fasstime的lubridate选项.
library(micro benchmark) microbenchmark(dmy(x),times = 10000) Unit: milliseconds expr min lq mean median uq max neval dmy(x) 1.992639 2.02567 2.142212 2.041514 2.07153 39.1384 10000 options(lubridate.fasttime = T) microbenchmark(dmy(x),times = 10000) Unit: milliseconds expr min lq mean median uq max neval dmy(x) 1.993326 2.02488 2.136748 2.039467 2.065326 163.2008 10000