Фильтр для определенного времени дня (промежуток времени) из POSIXct с аргументом для нескольких дней

Я знаю, что могу использовать POSIXct в dplyr:filter в качестве аргумента. Я успешно сократил свои данные, используя такие аргументы, как> =. Вот мой код:

library (dplyr)
start <- as.POSIXct("2018-05-18 00:00")
tseq <- seq(from = start, length.out = 1440, by = "10 mins")
observations <- data.frame(
  Time = tseq,
  Temp = sample(10:37,1440, replace = TRUE, set.seed(seed = 10)),
  Variable1 = sample(1:200,1440, replace = TRUE, set.seed(seed = 187)),
  Variable2 = sample(300:800,1440, replace = TRUE, set.seed(seed = 333))
)

observations_short <- observations %>% filter (Time <=  as.POSIXct ("2018-05-23 00:00", tz = "CET") )

Я предположил, что что-то вроде этого должно работать для фильтрации значений для каждого дня с 9:00 до 17:00, но я не мог понять рабочий синтаксис для этого.

    observations_9to5 <- observations %>% filter (Time >=  as.POSIXct ("09:00", tz = "CET") ) %>% filter (Time <=  as.POSIXct ("17:00", tz = "CET") )

Мы будем очень признательны за помощь с синтаксисом, если это обычно работает с dplyr::filter. Если это не работает с dplyr, есть ли возможность сделать это с данными в формате xts?

Стоит ли изучать PHP в 2023-2024 годах?
Стоит ли изучать PHP в 2023-2024 годах?
Привет всем, сегодня я хочу высказать свои соображения по поводу вопроса, который я уже много раз получал в своем сообществе: "Стоит ли изучать PHP в...
Поведение ключевого слова "this" в стрелочной функции в сравнении с нормальной функцией
Поведение ключевого слова "this" в стрелочной функции в сравнении с нормальной функцией
В JavaScript одним из самых запутанных понятий является поведение ключевого слова "this" в стрелочной и обычной функциях.
Приемы CSS-макетирования - floats и Flexbox
Приемы CSS-макетирования - floats и Flexbox
Здравствуйте, друзья-студенты! Готовы совершенствовать свои навыки веб-дизайна? Сегодня в нашем путешествии мы рассмотрим приемы CSS-верстки - в...
Тестирование функциональных ngrx-эффектов в Angular 16 с помощью Jest
В системе управления состояниями ngrx, совместимой с Angular 16, появились функциональные эффекты. Это здорово и делает код определенно легче для...
Концепция локализации и ее применение в приложениях React ⚡️
Концепция локализации и ее применение в приложениях React ⚡️
Локализация - это процесс адаптации приложения к различным языкам и культурным требованиям. Это позволяет пользователям получить опыт, соответствующий...
Пользовательский скаляр GraphQL
Пользовательский скаляр GraphQL
Листовые узлы системы типов GraphQL называются скалярами. Достигнув скалярного типа, невозможно спуститься дальше по иерархии типов. Скалярный тип...
1
0
251
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Сделать это с помощью lubridate довольно просто. Мы извлекаем компонент hour и сравниваем его соответственно.

library(lubridate)
library(dplyr)

observations %>%
    filter(hour(Time) >= 9 & hour(Time) < 17)


#                  Time Temp Variable1 Variable2
#1   2018-05-18 09:00:00   15       113       782
#2   2018-05-18 09:10:00   26        30       379
#3   2018-05-18 09:20:00   22       136       630
#4   2018-05-18 09:30:00   23        49       781
#....

Или, если вы хотите продолжить подход as.POSIXct, это было бы немного сложнее и было бы что-то вроде

observations %>%
     filter(as.POSIXct(format(Time, "%H:%M:%S"), format = "%H:%M:%S") >= 
                      as.POSIXct("09:00:00", format = "%H:%M:%S") &
            as.POSIXct(format(Time, "%H:%M:%S"), format = "%H:%M:%S") < 
                    as.POSIXct("17:00:00", format = "%H:%M:%S"))

Здесь мы извлекаем компонент времени с помощью format, а затем конвертируем его обратно в формат POSIXct, а затем сравниваем его с 9 и 17 часами.

Другие вопросы по теме