For Loops R：将 grep(pattern) 的结果输入到 R 中多列的 For 循环中

Question

我想用某些（异步）日期（120+）的 labvalues 进行计算。但是，Lubridate 不允许在同一列中同时使用 ymd 和 ymd_hms。因此，我写了一个工作 grep 来查找没有时间的日期，并在后面添加 00:00:00 。因此，即 01-12-1998 变为 01-12-1998 00:00（基于此查询：）

现在想做一个Forloop，自动识别符合条件的列（以后可能会改变），并进行时间相加的功能。

我找不到将以下所有功能联系在一起的正确文档。很想知道在哪里可以找到这方面的更多信息！

Data frame: Testset

ID  Lab_date1   Lab_date2        Lab_date3        Lab_date4
76  18/1/1982   26/01/1990       20/06/1990       15/11/1990
183 18/10/1982  24/04/1989       27/04/1989       02/04/1991
27  1/11/1983   18/10/1982 01:01 13/04/1983       31/10/1984
84  12-1-1983   12-1-1983 00:00  21-4-1983 15:10  22-3-1984 00:00
28  13-10-1989  13-1-1989 12:00  13-11-1991 14:11 19-11-1991 00:00
120 1-10-1982   14-7-1982 00:00  26-8-1986 00:00  26-8-1986 00:00

更改日期的功能现在编程为 Lab_date1

Testset$Lab_date1[grep("[0-9]{1,2}.[0-9]{1,2}.[0-9]{4}$",Testset$Lab_date1)] <- paste(
  Testset$Lab_date1[grep("[0-9]{1,2}.[0-9]{1,2}.[0-9]{4}$",Testset$Lab_date1)],"00:00:00")

此外，我写了一个 grep（模式），其中 returns 实验室日期的编号，即 2:4。这个结果可以用上面的函数输入到 forloop 中吗？

dat_lab <- grep(pattern="Lab_date", 
         x=colnames(Testset))

我已经试过了，但是没用

for(i in names(dat_lab)){
  y <- dat_lab[i]
  y[grep("[0-9]{1,2}.[0-9]{1,2}.[0-9]{4}$",y)] <- paste(
    y[grep("[0-9]{1,2}.[0-9]{1,2}.[0-9]{4}$",y)],"00:00:00")
}

Answer 1

您可以使用 lubridate 中的 parse_date_time 来更改不同格式的日期时间。

library(dplyr)

Testset %>%
  mutate(across(starts_with('Lab_date'), 
                lubridate::parse_date_time, c('dmY', 'dmY HM'))) -> Testset

Testset
#   ID  Lab_date1           Lab_date2           Lab_date3  Lab_date4
#1  76 1982-01-18 1990-01-26 00:00:00 1990-06-20 00:00:00 1990-11-15
#2 183 1982-10-18 1989-04-24 00:00:00 1989-04-27 00:00:00 1991-04-02
#3  27 1983-11-01 1982-10-18 01:01:00 1983-04-13 00:00:00 1984-10-31
#4  84 1983-01-12 1983-01-12 00:00:00 1983-04-21 15:10:00 1984-03-22
#5  28 1989-10-13 1989-01-13 12:00:00 1991-11-13 14:11:00 1991-11-19
#6 120 1982-10-01 1982-07-14 00:00:00 1986-08-26 00:00:00 1986-08-26

数据

Testset <- structure(list(ID = c(76L, 183L, 27L, 84L, 28L, 120L), Lab_date1 = c("18/1/1982", 
"18/10/1982", "1/11/1983", "12-1-1983", "13-10-1989", "1-10-1982"
), Lab_date2 = c("26/01/1990", "24/04/1989", "18/10/1982 01:01", 
"12-1-1983 00:00", "13-1-1989 12:00", "14-7-1982 00:00"), Lab_date3 = c("20/06/1990", 
"27/04/1989", "13/04/1983", "21-4-1983 15:10", "13-11-1991 14:11", 
"26-8-1986 00:00"), Lab_date4 = c("15/11/1990", "02/04/1991", 
"31/10/1984", "22-3-1984 00:00", "19-11-1991 00:00", "26-8-1986 00:00"
)), class = "data.frame", row.names = c(NA, -6L))

Answer 2

我们可以使用anytime

library(anytime)
library(dplyr)    
addFormats('%d/%m/%Y')
Testset %>% 
    mutate(across(starts_with('Lab_date'), anytime))
#  ID  Lab_date1  Lab_date2  Lab_date3  Lab_date4
#1  76 1982-01-18 1990-01-26 1990-06-20 1990-11-15
#2 183 1982-10-18 1989-04-24 1989-04-27 1991-04-02
#3  27 1983-01-11 1982-10-18 1983-04-13 1984-10-31
#4  84 1983-01-12 1983-01-12 1983-04-21 1984-03-22
#5  28 1989-10-13 1989-01-13 1991-11-13 1991-11-19
#6 120 1982-01-10 1982-07-14 1986-08-26 1986-08-26

For Loops R：将 grep(pattern) 的结果输入到 R 中多列的 For 循环中

For Loops R: Feed result from grep(pattern) into For loop for multiple columns in R

loops

for-loop

r

lubridate