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R-有效地将时间（以毫秒为单位）转换为具有不同时区的as.POSIXct

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我想将具有不同时区的多个时间值（当前表示为自01-01-1970以来的毫秒数）转换为POSIXct格式 .

我有以下数据集：

times <- c(1427450400291, 1428562800616, 1418651628795, 1418651938990, 1418652348281, 1418652450161)
tzones <- c("America/Los_Angeles", "Africa/Casablanca", "Africa/Casablanca", "Africa/Casablanca", "Africa/Casablanca", "Israel Standard Time")

问题是 as.POSIXct 方法只接受一个tz值，而不是一个向量 . 因此，我无法直接调用它 . 我尝试使用lapply并逐个元素地调用它，但它需要很长时间（对于更长的向量）：

get.dates.with.timezones <- function(epoch.vec,tz.vec) {  
    res <- lapply(seq(epoch.vec),function(x){
           as.POSIXct(epoch.vec[x]/1000,origin = "1970-01-01", tz = tz.vec[x])
        })
        return(do.call(c,res))
}

因此，对于仅1200个值，它需要几乎一秒钟 .

timesX200 <- rep(times,200)
tzonesX200 <- rep(tzones,200)
system.time( get.dates.with.timezones(timesX200,tzonesX200) )
           user              system             elapsed 
0.86800000000005184 0.01999999999999602 0.88899999999921420

我是R的新手，所以我想知道是否有办法改善这项任务的性能 . 这个问题有一个矢量化选项吗？此外，看起来 as.POXIXct() 方法本身也存在一些性能问题，如here所示 .

----------编辑--------

显然，不可能持有不同时区的POSIXct矢量 . 从POSIXct文档：

在“POSIXlt”对象上使用c将它们转换为当前时区，在“POSIXct”对象上删除任何“tzone”属性（即使它们都标有相同的时区） . 资源

这太糟糕了 . 我想知道是否有任何替代方案来处理日期时间变化的时区 . 很高兴听到有没有 .

r timezone posixct

1 回答

  • 1

    我发现这种方法要快得多 . 它还会输出一个列表，用于保留创建的时区：

    f_time <- function(x,y) as.POSIXct(x/1000, origin="1970-01-01", tz=y)
s <- split(timesX200, tzonesX200)
result <- mapply(f_time, s, names(s))

    您的输出不保留时区分配 . 检查你的输出：

    get.dates.with.timezones(times, tzones)
[1] "2015-03-27 06:00:00 EDT" "2015-04-09 03:00:00 EDT"
[3] "2014-12-15 08:53:48 EST" "2014-12-15 08:58:58 EST"
[5] "2014-12-15 09:05:48 EST" "2014-12-15 09:07:30 EST"

    他们都被强制到当地时区 .

    benchmark test

    times <- c(1427450400291, 1428562800616, 1418651628795, 1418651938990, 1418652348281, 1418652450161)
tzones <- c("America/Los_Angeles", "Africa/Casablanca", "Africa/Casablanca", "Africa/Casablanca", "Africa/Casablanca", "Israel")

timesX200 <- rep(times,200)
tzonesX200 <- rep(tzones,200)


get.dates.with.timezones <- function(epoch.vec,tz.vec) {  
    res <- lapply(seq(epoch.vec),function(x){
           as.POSIXct(epoch.vec[x]/1000,origin = "1970-01-01", tz = tz.vec[x])
        })
        return(do.call(c,res))
}

library(microbenchmark)
microbenchmark(
  get = get.dates.with.timezones(timesX200, tzonesX200),
  plafort = {s <- split(timesX200, tzonesX200);mapply(f_time, s, names(s))},
  times=20L)
# Unit: microseconds
#     expr        min         lq       mean     median         uq
#      get 342693.638 362465.069 378195.687 372553.491 389080.277
#  plafort    997.138   1027.731   1110.846   1107.471   1149.314
#         max neval cld
#  445539.744    20   b
#    1558.473    20  a
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