我应该使用 R 或 Octave 在 csv 文件中进行日期操作吗？

Question

Closed. This question is opinion-based. It is not currently accepting answers.

---

想要改进这个问题？更新问题，以便可以通过编辑这篇文章用事实和引文来回答它。

9 年前已关闭。

Answer 1

听起来好像您正在处理财务数据。 R 包 Zoo、xts 和 Quantmod 可能应该进行审查，因为它们为该领域的常见数据处理任务提供了可行的解决方案。还有其他定义财务日历的包。还有一个专门讨论此主题的 R-SIG 邮件列表。即使您正在处理一些其他现实场景，其数据仅限于非假日工作日，您仍然会在这些包中找到有用的功能来完成您（相当模糊地）概述的任务。

在 SO 上搜索“[r] 财务日历”会出现这个潜在相关的点击< /a> 以及其他几个。

Answer 2

您可以使用任何一种语言来操作日期，因此这主要取决于个人对语言的偏好。

我已经有一段时间没有使用 Octave 了，但我经常使用 R 和 MATLAB，在这两者中，我个人更喜欢 R 来进行数据操作（以及一般的数据处理任务）。如果您选择 R，lubridate 包是一个不错的起点。

Answer 3

我从未使用过 Octave，但我使用 R 进行数据操作，特别是以日期作为第一列的 csv 文件，到目前为止我对此感到满意。
我在处理日期时建议使用的函数是 strptime 函数。加载 csv 数据框后，将日期字符转换为日期。这是一个示例：

 % if Date is in the first column
df$Date<-strptime(as.character(df[,"Date"]),tz="CET",format="%d-%m-%Y %H:%M")

使用更多内容来提取日、月和年

year<-format(df$Date,"%Y")
month<-format(df$Date,"%m")
day<-format(df$Date,"%d")

然后您可以根据您的问题 。我只是想给你一个起点。祝你好运！

Answer 4

假设数据如下：

date,attr1,attr2,attr3
"23/01/2011",1,2,3
"24/01/2011",4,5,6
"25/01/2011",7,8,9
"26/01/2011",10,11,12
"28/01/2011",13,45,55
"31/01/2011",2,2,2

那么您可以尝试以下操作：

data<-read.csv("yourfile.csv")
#not easy to insert new rows in data frame. So split data and dates
dates<-as.vector(data[[1]])
data<-as.matrix(data[,2:ncol(data)])
rows<-nrow(data)
for(i in 1:(rows-1)){
  dd<-as.Date(dates[i],"%d/%m/%y%y")
  dd1<-as.Date(dates[(i+1)],"%d/%m/%y%y")
  diff<-dd1-dd
  if (diff>1){
    for (j in 1:(diff-1)){
      new.date<-format(dd+j,format="%d/%m/%y%y")
      dates[length(dates)+1]<-strtrim(paste(new.date,""),10)
      data<-rbind(data,c(-1,-1,-1))
    }
  }
}