在我们处理一些时间序列数据时，经常会碰到各种时间数据，比如“2016-03-03”。很多时候我们需要提取出其中的年、月、日甚至是小时、分、秒，从而可以方便的进行比较、筛选等操作。如果我们自己去实现上述功能，可能会写一个字符串的提取函数，来确定相应的时间单位值。但是，由于时间数据格式多样，总会碰到一些问题。还好lubridate这个包已经帮我实现了各种功能，功能简单但方便快捷，下面进行介绍：
library(lubridate)
返回时间值
首先，lubridate函数的方便之处在于无论年月日之间以什么间隔符分隔，它总能找到正确的值且返回的是数字值，比如：
> year("2016-10-24")
[1] 2016
>year("2016/10/24")
[1] 2016
> month("2016/10/24")
[1] 10>
day("2016/10/24")
[1] 24
我们可以看到，直接用year()，month()，day()函数就可以提取相应的数值，同样的函数还有hour()，minute()，second()等：
> hour("2011-08-10 14:20:01")
[1] 14>
minute("2011-08-10 14:20:01")
[1] 20>
second("2011-08-10 14:20:01")
[1] 1
同时，lubridate还提供了函数帮助处理不同排列顺序的年月日数据：
> ymd("20110604")
[1] "2011-06-04"
> mdy("06-04-2011")
[1] "2011-06-04"
> dmy("04/06/2011")
[1] "2011-06-04"
ymd，mdy，dmy分别表示了三种常见的年月日排列方式，通过这种方式我们就可以把不同的日期数据都转化为标准的日期数据。
时间数据运算
此外我们还可以用对时间数据进行加减，这也是很有用的，因为有时候我们要判断两个时间之间的间隔是否超过了某个值：
> minutes(2) ## period
[1] "2M 0S"
> dminutes(2) ## duration
[1] "120s (~2 minutes)"
我们可以看到有两个函数：minutes()，dminutes()，minutes(2)函数表示的2个整分钟的概念，而dminutes()则是具体120秒的概念。这两者之间有何不同呢？可以看下面的例子：
> leap_year(2011) ## regular year
[1] FALSE
> ymd(20110101) + dyears(1)
[1] "2012-01-01"
> ymd(20110101) + years(1)
[1] "2012-01-01"
> leap_year(2012) ## leap year
[1] TRUE
> ymd(20120101) + dyears(1)
[1] "2012-12-31"
ymd(20120101) + years(1)
> [1] "2013-01-01"
leap_year()函数可以判断是否是闰年，而通过上述返回结果我们可以知道，因为dyears(1)表示的365天，所以从2012-01-01一个dyears(1)，返回值是2012-12-31，而years(1)则是一个整年的概念，无论是闰年还是非闰年，加上一个years(1)都能返回下一年的相同月日的那一天，在这个例子里就反悔了2013-01-01。
时间区间
lubridate还允许我们定义一个时间区间，例如：
> arrive<-"2011-08-10 14:00:00"
> leave<-"2011-08-10 14:00:05"
> int<-interval(arrive,leave)
[1] 2011-08-10 14:00:00 UTC--2011-08-10 14:00:05 UTC
两个时间段是由--相连的，UTC表示时区，lubridate允许我们在给时间数据赋值的时候加上时区这一项，由于在日常生活中使用可能性较小，这篇文章里就不涉及了。数据分析师培训
> arrive1<-"2011-08-10 13:50:00"
> leave1<-"2011-08-10 14:00:09"
> int1<-interval(arrive1,leave1)
> int1 %within% int
[1] FALSE
> int %within% int1
[1] TRUE
有了时间区间的定义，我们还可以判断一个时间区间是否在另一个时间区间里面，用"%within%"操作符。
> as.period(int1)
[1] "10M 9S"
> int1 / dminutes(1)
[1] 10.15
如上还可以查看或计算一个时间区间的长度。
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