作者：张丹，R语言中文社区专栏特邀作者，《R的极客理想》系列图书作者，民生银行大数据中心数据分析师，前况客创始人兼CTO。
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前言

时间是数据的基本维度，是在做数据处理的时候，必须要掌握的技术。根据时间周期的不同，通常把时间分为，年、月、日、时、分、秒、毫秒等。对于年月日的数据是最常见的，也有很多的处理工具，时分秒的数据通常也会用处理日期的工具，这样有时候就不太方便。

hms包，很小很轻，专注于时、分、秒的时间数据处理。

目录

1. hms包介绍

2. hms包的使用

1.hms包介绍

hms包，用于存储和格式化时间，基于difftime类型，使用S3的面向对象数据结构。

本文的系统环境为：

• Win10 64bit

• R: 3.4.2 x86_64-w64-mingw32

安装hms包，非常简单，一条命令就可以了。

1~ R2> install.packages("hms")3> library(hms)

函数列表：

• hms: 创建一个hms类型对象

• is.hms: 判断是否是hms类型

• parse_hm: 解析hm值

• parse_hms: 解析hms值

• round_hms：四舍五入对齐

• trunc_hms：裁剪对齐

• as.hms: hms泛型函数，S3类型，用于隐式调用它的继承函数

• as.hms.character: character转型hms，用于as.hms的继承调用

• as.hms.default: hms转型hms，用于as.hms的继承调用

• as.hms.difftime：difftime转型hms，用于as.hms的继承调用

• as.hms.numeric: numeric转型hms，用于as.hms的继承调用

• as.hms.POSIXlt: POSIXlt转型hms，用于as.hms的继承调用

• as.hms.POSIXt: POSIXt转型hms，用于as.hms的继承调用

• as.character.hms: hms转型character，用于as.character的继承调用

• as.data.frame.hms: hms转型data.frame，用于as.data.frame的继承调用

• as.POSIXct.hms: hms转型POSIXct，用于as.POSIXct的继承调用

• as.POSIXlt.hms: hms转型POSIXlt，用于as.POSIXlt的继承调用

• format.hms: 格式化hms，用于format的继承调用

• print.hms: 打印hms对像，用于print的继承调用

从函数列表可以看到，hms包的功能很单一，就在做数据类型和数据变型，是底层的数据结构包，设计思路与zoo包的设计思路一致。

hms包中，有大量的as.xxx()函数、format.hms()函数和print.hms()函数，是被用于S3类型函数继承调用的，是不需要我们在写程序的时候显示调用的。

2.hms包的使用

接下来，我们找几个重点函数进行介绍。

2.1

hms()函数

hms()函数，用于创建一个hms类型的对象。
函数定义：

1hms(seconds = NULL, minutes = NULL, hours = NULL, days = NULL)

hms()函数，接收4个参数，分别对应秒，分，时，日。

创建hms对象

1# 创建12:34:56的时间对象2> a1<-hms(56, 34, 12);a1312:34:5645# 创建 10日12:34:56的时间对象6> a2<-hms(56, 34, 12,10);a27252:34:56

打印结果的第一位252=10*24+12。

2.2

is.hms:判断是否是hms类型

 1# 判断是否是hms类型 2> is.hms(a1) 3[1] TRUE 4 5# 查看hms类型，父类是difftime类型 6> class(a1) 7[1] "hms"      "difftime" 8 9# 查看hms的属性10> attributes(a1)11$units12[1] "secs"1314$class15[1] "hms"      "difftime"1617# 查看hms对象的静态数据结构18> str(a1)19Classes 'hms', 'difftime'  atomic [1:1] 4529620  ..- attr(*, "units")= chr "secs"2122# 查看面向对象类型23> library(pryr)24> otype(a1)25[1] "S3"

2.3

as.xxx.hms：把hms转型到其他类型

 1# 默认转型 2> as.hms(a1) 312:34:56 4 5# hms转型character，实际会隐式调用as.character.hms()函数 6> as.character(a1) 7[1] "12:34:56" 8 9# hms转型POSIXct10> as.POSIXct(a1)11[1] "1970-01-01 12:34:56 UTC"1213# hms转型POSIXlt14> as.POSIXlt(a1)15[1] "1970-01-01 12:34:56 UTC"

由于我们没有定义as.Date.hms()函数，所以as.Date()函数，不能认识hms类型的转换。

1# hms转型Date2> as.Date(a1)3Error in as.Date.default(a1) : 不知如何将'a1'转换成“Date”类别4Error during wrapup: cannot open the connection

自己定义一个as.Date.hms()函数，仅用于转型实验，没有实际业务意义。

 1# 函数定义 2> as.Date.hms<-function(hms){ 3+   s<-paste(Sys.Date(),' ',hms,sep="") 4+   as.Date(s) 5+ } 6 7# 显示调用函数 8> as.Date.hms(a1) 9[1] "2018-12-14"1011# 隐式调用函数12> as.Date(a1)13[1] "2018-12-14"

2.4

as.hms.xxx：把其他类型转型到hms

 1# 把字符串转hms 2> as.hms('19:13:14') 319:13:14 4# 非法时间字符串转型 5> as.hms('19:78:14') 6NA 7 8# 数字转型 9> as.hms(111312)1030:55:121112# 时间转型13> as.hms(Sys.time())1414:22:59.4627951516# 日期转型，同样发生了错误17> as.hms(Sys.Date())18Error: Can't convert object of class Date to hms.19Error during wrapup: cannot open the connection

2.5

parse_hms()/parse_hm()字符串解析

parse_hms对字符串进行转型，对比parse_hms()与as.hms()结果一样的。

 1# 执行parse_hms 2> parse_hms("12:34:56.789") 312:34:56.789 4> as.hms("12:34:56.789") 512:34:56.789 6 7# 执行parse_hm 8> parse_hm("12:34") 912:34:0010> as.hms("12:34")11NA

打印parse_hms 函数名，查看源代码实现。

1> parse_hms 2function (x) {3as.hms(as.difftime(as.character(x), format = "%H:%M:%OS",4units = "secs"))5}6>environment: namespace:hms<

parse_hms()函数，实际就是调用了as.hms()函数。

2.6

round_hms/trunc_hms

round_hms()函数，是把时间进行四舍五入对齐。

 1# 按秒，以5的倍数进行对齐，四舍五入 2> round_hms(as.hms("12:34:51"), 5) 312:34:50 4> round_hms(as.hms("12:34:54"), 5) 512:34:55 6> round_hms(as.hms("12:34:56"), 5) 712:34:55 8> round_hms(as.hms("12:34:59"), 5) 912:35:001011# 按秒，以60的倍数对齐12> round_hms(as.hms("12:34:56"), 60)1312:35:00

trunc_hms()函数，是把时间进行裁剪对齐。

1# 按秒去掉末位，以5的倍数进行对齐2> trunc_hms(as.hms("12:34:01"), 5)312:34:004> trunc_hms(as.hms("12:34:44"), 5)512:34:406> trunc_hms(as.hms("12:34:56"), 60)712:34:00

2.7

在data.frame中插入hms列

 1# 创建data.frame 2> df<-data.frame(hours = 1:3, hms = hms(hours = 1:3)) 3> df 4  hours      hms 51     1 01:00:00 62     2 02:00:00 73     3 03:00:00 8 9# 查看df的静态结构10> str(df)11'data.frame':    3 obs. of  2 variables:12 $ hours: int  1 2 313 $ hms  :Classes 'hms', 'difftime'  atomic [1:3] 3600 7200 1080014  .. ..- attr(*, "units")= chr "secs"

总

结

hms包很轻巧很简单，但却可以快速提高帮助我们处理时分秒数据，这些基础函数库是需要我们完全掌握和熟练运用的。

往期精彩：

• R语言实现46种距离算法

• 用R语言实现密度聚类dbscan

• R语言中文社区2018年终文章整理（作者篇）

• R语言中文社区2018年终文章整理（类型篇）

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