with_tz 带有时区向量

Question

我有一个像这样的数据框：

library(dplyr)
data <- data_frame(
  timestamp_utc = c('2015-11-18 03:55:04', '2015-11-18 03:55:08', 
                    '2015-11-18 03:55:10'),
  local_tz = c('America/New_York', 'America/Los_Angeles', 
               'America/Indiana/Indianapolis')
  )

我需要创建一个新变量，将 UTC 时间戳转换为 local_tz 列中定义的本地时间。但是，format 和 with_tz（来自 lubridate）都只需要一个时区，而不是时区向量。我正在寻找这样的东西：

mutate(data, timestamp_local = with_tz(timestamp_utc, tzone = local_tz))

有什么想法吗？

Answer 1

首先确保您的数据加载为日期 - 我必须先转换为日期：

data$timestamp_utc <- as.POSIXct(data$timestamp_utc, tz = "UTC")

然后您可以使用 dplyr 中的函数 rowwise，结合 do:

library(lubridate)
library(dplyr)
z <- data %>% rowwise() %>%
              do(timestamp_local = with_tz(.$timestamp_utc, tzone = .$local_tz))
data$timestamp_local <- z$timestamp_local

data$timestamp_local
[[1]]
[1] "2015-11-17 22:55:04 EST"

[[2]]
[1] "2015-11-17 19:55:08 PST"

[[3]]
[1] "2015-11-17 22:55:10 EST"

我们需要将 timestamp_local 列设为列表，否则所有时区都将转换回一个时区，一个向量中只能有一个时区。

Answer 2

这是一种方法。这样，结果必须是一个字符串，否则 unlist() 或 c() 会将结果返回到列表中每个元素的系统时区。

虽然它仍然很慢，因为它没有矢量化。

> get_local_time <- function(timestamp_utc, local_tz) {
    l <- lapply(seq(length(timestamp_utc)), 
                function(x) {format(with_tz(timestamp_utc[x], local_tz[x]), "%FT%T%z")})
    unlist(l)
    }

> mutate(data, timestamp_local = get_local_time(timestamp_utc, tzone = local_tz))

Source: local data frame [3 x 3]

        timestamp_utc                     local_tz          timestamp_local
               (time)                        (chr)                    (chr)
1 2015-11-18 03:55:04             America/New_York 2015-11-17T22:55:04-0500
2 2015-11-18 03:55:08          America/Los_Angeles 2015-11-17T19:55:08-0800
3 2015-11-18 03:55:10 America/Indiana/Indianapolis 2015-11-17T22:55:10-0500

更新2015-11-24

使用 dplyr::combine() 而不是 unlist() 允许变量保留具有正确时区属性的日期时间，而不是转换为字符串。

> get_local_time <- function(timestamp_utc, local_tz) {
    l <- lapply(seq(length(timestamp_utc)), 
                function(x) {with_tz(timestamp_utc[x], local_tz[x])})
    combine(l)
    }

> mutate(data, timestamp_local = get_local_time(timestamp_utc, tzone = local_tz))

Source: local data frame [3 x 3]

        timestamp_utc                     local_tz     timestamp_local
               (time)                        (chr)              (time)
1 2015-11-18 03:55:04             America/New_York 2015-11-17T22:55:04
2 2015-11-18 03:55:08          America/Los_Angeles 2015-11-17T19:55:08
3 2015-11-18 03:55:10 America/Indiana/Indianapolis 2015-11-17T22:55:10

Answer 3

可以按如下方式矢量化时区转换

library(dplyr)
library(lubridate)

with_tz_utc <- function(ts, tz) force_tz(with_tz(ts, tz), 'UTC')
as_datetime_with_tz_utc <- compose(as_datetime, Vectorize(with_tz_utc))

现在照常使用mutate

data %>%
  mutate(
    timestamp_utc = as_datetime(timestamp_utc),
    timestamp_local = as_datetime_with_tz_utc(timestamp_utc, local_tz)
  )

作为另一种选择——速度要慢得多——可以像这样将函数 rowwise 与 mutate 和 ungroup（恢复 rowwise）一起使用

data %>%
  rowwise() %>%
  mutate(
    timestamp_utc = as_datetime(timestamp_utc),
    timestamp_local = with_tz_utc(timestamp_utc, local_tz)
  ) %>%
  ungroup()

Answer 4

诀窍是在 mutate() 之前使用 group_by() 和 local_tz:

data$timestamp_utc <- as.POSIXct(data$timestamp_utc, tz = "UTC")

data %>% 
  group_by(local_tz) %>%
  mutate(timestamp_local = with_tz(timestamp_utc, local_tz))

Answer 5

一个 data.table 选项对我很有效：

data[, timestamp_local := with_tz(timestamp_utc, local_tz), by=local_tz]

with_tz 带有时区向量

with_tz with a vector of timezones

r

lubridate

dplyr