R語言輕巧的時間包hms
R的極客理想系列文章，涵蓋了R的思想，使用，工具，創新等的一系列要點，以我個人的學習和體驗去詮釋R的強大。
R語言作為統計學一門語言，一直在小眾領域閃耀著光芒。直到大資料的爆發，R語言變成了一門炙手可熱的資料分析的利器。隨著越來越多的工程背景的人的加入，R語言的社群在迅速擴大成長。現在已不僅僅是統計領域，教育，銀行，電商，網際網路….都在使用R語言。
要成為有理想的極客，我們不能停留在語法上，要掌握牢固的數學，概率，統計知識，同時還要有創新精神，把R語言發揮到各個領域。讓我們一起動起來吧，開始R的極客理想。
關於作者：
- 張丹(Conan), 程式員/Quant: Java,R,Nodejs
- blog: http://blog.fens.me
- email: [email protected]
轉載請註明出處：
ofollow,noindex">http://blog.fens.me/r-hms/ 
前言
時間是資料的基本維度，是在做資料處理的時候，必須要掌握的技術。根據時間週期的不同，通常把時間分為，年、月、日、時、分、秒、毫秒等。對於年月日的資料是最常見的，也有很多的處理工具，時分秒的資料通常也會用處理日期的工具，這樣有時候就不太方便。
hms包，很小很輕，專注於時、分、秒的時間資料處理。
目錄
- hms包介紹
- hms包的使用
1. hms包介紹
hms包，用於儲存和格式化時間，基於difftime型別，使用S3的面向物件資料結構。
本文的系統環境為：
- Win10 64bit
- R: 3.4.2 x86_64-w64-mingw32
安裝hms包，非常簡單，一條命令就可以了。
~ R
> install.packages("hms")
> library(hms)
函式列表：
- hms: 建立一個hms型別物件
- is.hms: 判斷是否是hms型別
- parse_hm: 解析hm值
- parse_hms: 解析hms值
- round_hms：四捨五入對齊
- trunc_hms：裁剪對齊
- as.hms: hms泛型函式，S3型別，用於隱式呼叫它的繼承函式
- as.hms.character: character轉型hms，用於as.hms的繼承呼叫
- as.hms.default: hms轉型hms，用於as.hms的繼承呼叫
- as.hms.difftime：difftime轉型hms，用於as.hms的繼承呼叫
- as.hms.numeric: numeric轉型hms，用於as.hms的繼承呼叫
- as.hms.POSIXlt: POSIXlt轉型hms，用於as.hms的繼承呼叫
- as.hms.POSIXt: POSIXt轉型hms，用於as.hms的繼承呼叫
- as.character.hms: hms轉型character，用於as.character的繼承呼叫
- as.data.frame.hms: hms轉型data.frame，用於as.data.frame的繼承呼叫
- as.POSIXct.hms: hms轉型POSIXct，用於as.POSIXct的繼承呼叫
- as.POSIXlt.hms: hms轉型POSIXlt，用於as.POSIXlt的繼承呼叫
- format.hms: 格式化hms，用於format的繼承呼叫
- print.hms: 列印hms對像，用於print的繼承呼叫
從函式列表可以看到，hms包的功能很單一，就在做資料型別和資料變型，是底層的資料結構包，設計思路與zoo包的設計思路一致。zoo包的詳細介紹，請參考文章 R語言時間序列基礎庫zoo 。
hms包中，有大量的as.xxx()函式、format.hms()函式和print.hms()函式，是被用於S3型別函式繼承呼叫的，是不需要我們在寫程式的時候顯示呼叫的。S3資料結構詳細介紹，請參考文章 R語言基於S3的面向物件程式設計
2. hms包的使用
接下來，我們找幾個重點函式進行介紹。
2.1 hms()函式
hms()函式，用於建立一個hms型別的物件。
函式定義：
hms(seconds = NULL, minutes = NULL, hours = NULL, days = NULL)
hms()函式，接收4個引數，分別對應秒，分，時，日。
建立hms物件
# 建立12:34:56的時間物件 > a1<-hms(56, 34, 12);a1 12:34:56 # 建立 10日12:34:56的時間物件 > a2<-hms(56, 34, 12,10);a2 252:34:56
列印結果的第一位252=10*24+12。
2.2 is.hms: 判斷是否是hms型別
# 判斷是否是hms型別 > is.hms(a1) [1] TRUE # 檢視hms型別，父類是difftime型別 > class(a1) [1] "hms""difftime" # 檢視hms的屬性 > attributes(a1) $units [1] "secs" $class [1] "hms""difftime" # 檢視hms物件的靜態資料結構 > str(a1) Classes 'hms', 'difftime'atomic [1:1] 45296 ..- attr(*, "units")= chr "secs" # 檢視面向物件型別 > library(pryr) > otype(a1) [1] "S3"
2.3 as.xxx.hms：把hms轉型到其他型別
# 預設轉型 > as.hms(a1) 12:34:56 # hms轉型character，實際會隱式呼叫as.character.hms()函式 > as.character(a1) [1] "12:34:56" # hms轉型POSIXct > as.POSIXct(a1) [1] "1970-01-01 12:34:56 UTC" # hms轉型POSIXlt > as.POSIXlt(a1) [1] "1970-01-01 12:34:56 UTC"
由於我們沒有定義as.Date.hms()函式，所以as.Date()函式，不能認識hms型別的轉換。
# hms轉型Date > as.Date(a1) Error in as.Date.default(a1) : 不知如何將'a1'轉換成“Date”類別 Error during wrapup: cannot open the connection
自己定義一個as.Date.hms()函式，僅用於轉型實驗，沒有實際業務意義。
# 函式定義
> as.Date.hms<-function(hms){
+s<-paste(Sys.Date(),' ',hms,sep="")
+as.Date(s)
+ }
# 顯示呼叫函式
> as.Date.hms(a1)
[1] "2018-12-14"
# 隱式呼叫函式
> as.Date(a1)
[1] "2018-12-14"
2.4 as.hms.xxx：把其他型別轉型到hms
# 把字串轉hms
> as.hms('19:13:14')
19:13:14
# 非法時間字串轉型
> as.hms('19:78:14')
NA
# 數字轉型
> as.hms(111312)
30:55:12
# 時間轉型
> as.hms(Sys.time())
14:22:59.462795
# 日期轉型，同樣發生了錯誤
> as.hms(Sys.Date())
Error: Can't convert object of class Date to hms.
Error during wrapup: cannot open the connection
2.5 parse_hms()/parse_hm()字串解析
parse_hms對字串進行轉型，對比parse_hms()與as.hms()結果一樣的。
# 執行parse_hms
> parse_hms("12:34:56.789")
12:34:56.789
> as.hms("12:34:56.789")
12:34:56.789
# 執行parse_hm
> parse_hm("12:34")
12:34:00
> as.hms("12:34")
NA
列印parse_hms 函式名，檢視原始碼實現。
> parse_hms
function (x) {
as.hms(as.difftime(as.character(x), format = "%H:%M:%OS",
units = "secs"))
}
>environment: namespace:hms<
parse_hms()函式，實際就是呼叫了as.hms()函式。
2.6 round_hms/trunc_hms
round_hms()函式，是把時間進行四捨五入對齊。
# 按秒，以5的倍數進行對齊，四捨五入
> round_hms(as.hms("12:34:51"), 5)
12:34:50
> round_hms(as.hms("12:34:54"), 5)
12:34:55
> round_hms(as.hms("12:34:56"), 5)
12:34:55
> round_hms(as.hms("12:34:59"), 5)
12:35:00
# 按秒，以60的倍數對齊
> round_hms(as.hms("12:34:56"), 60)
12:35:00
trunc_hms()函式，是把時間進行裁剪對齊。
# 按秒去掉末位，以5的倍數進行對齊
> trunc_hms(as.hms("12:34:01"), 5)
12:34:00
> trunc_hms(as.hms("12:34:44"), 5)
12:34:40
> trunc_hms(as.hms("12:34:56"), 60)
12:34:00
2.7 在data.frame中插入hms列
# 建立data.frame > df<-data.frame(hours = 1:3, hms = hms(hours = 1:3)) > df hourshms 11 01:00:00 22 02:00:00 33 03:00:00 # 檢視df的靜態結構 > str(df) 'data.frame':3 obs. of2 variables: $ hours: int1 2 3 $ hms:Classes 'hms', 'difftime'atomic [1:3] 3600 7200 10800 .. ..- attr(*, "units")= chr "secs"
hms包很輕巧很簡單，但卻可以快速提高幫助我們處理時分秒資料，這些基礎函式庫是需要我們完全掌握和熟練運用的。