使用不包括周末的日期向量在 R 中创建日期列。
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如果我们有一个包含一周内所有天数的日期向量，那么我们可以使用该向量通过排除周末来创建日期列，并借助对向量进行子集化，如下面的示例所示。对向量进行子集化后，我们只需要在 data.frame 函数中传递该向量即可。
示例 1
考虑下面的日期向量 −
x<-seq(as.Date("2021-07-06"),as.Date("2021-07-25"),by = 1)
要对 x 进行子集化并仅提取上面创建的数据框中的工作日，请将以下代码添加到上面的代码片段 −
x<-seq(as.Date("2021-07-06"),as.Date("2021-07-25"),by = 1)
x<-x[!weekdays(x) %in% c("Saturday","Sunday")]
要在上面创建的数据框上创建 x 的日期列，请将以下代码添加到上面的代码片段中 −
x<-seq(as.Date("2021-07-06"),as.Date("2021-07-25"),by = 1)
x<-x[!weekdays(x) %in% c("Saturday","Sunday")]
df1<-data.frame(x)
df1
输出
如果将上述所有代码片段作为单个程序执行，则会生成以下输出 −
x
1 2021-07-06
2 2021-07-07
3 2021-07-08
4 2021-07-09
5 2021-07-12
6 2021-07-13
7 2021-07-14
8 2021-07-15
9 2021-07-16
10 2021-07-19
11 2021-07-20
12 2021-07-21
13 2021-07-22
14 2021-07-23
示例 2
考虑下面的日期向量 −
y<-seq(as.Date("2021-01-01"),as.Date("2021-01-31"),by = 1)
要对 x 进行子集化并仅提取上面创建的数据框中的工作日，请将以下代码添加到上面的代码片段 −
y<-seq(as.Date("2021-01-01"),as.Date("2021-01-31"),by = 1)
y<-y[!weekdays(y) %in% c("Saturday","Sunday")]
要在上面创建的数据框中创建 y 的日期列，请将以下代码添加到上面的代码片段中 −
y<-seq(as.Date("2021-01-01"),as.Date("2021-01-31"),by = 1)
y<-y[!weekdays(y) %in% c("Saturday","Sunday")]
df2<-data.frame(y)
df2
输出
如果将上述所有代码片段作为单个程序执行，则会生成以下输出 −
y
1 2021-01-01
2 2021-01-04
3 2021-01-05
4 2021-01-06
5 2021-01-07
6 2021-01-08
7 2021-01-11
8 2021-01-12
9 2021-01-13
10 2021-01-14
11 2021-01-15
12 2021-01-18
13 2021-01-19
14 2021-01-20
15 2021-01-21
16 2021-01-22
17 2021-01-25
18 2021-01-26
19 2021-01-27
20 2021-01-28
21 2021-01-29
示例 3
考虑以下日期向量 −
z<-seq(as.Date("2021-04-01"),as.Date("2021-04-30"),by=1)
要对 x 进行子集化并仅提取上述创建的数据框中的工作日，请将以下代码添加到上述代码片段 −
z<-seq(as.Date("2021-04-01"),as.Date("2021-04-30"),by=1)
z<-z[!weekdays(z) %in% c("Saturday","Sunday")]
要在上面创建的数据框上创建 z 的日期列，请将以下代码添加到上面的代码片段中 −
z<-seq(as.Date("2021-04-01"),as.Date("2021-04-30"),by=1)
z<-z[!weekdays(z) %in% c("Saturday","Sunday")]
df3<-data.frame(z)
df3
输出
如果将上述所有代码片段作为单个程序执行，则会生成以下输出 −
z
1 2021-04-01
2 2021-04-02
3 2021-04-05
4 2021-04-06
5 2021-04-07
6 2021-04-08
7 2021-04-09
8 2021-04-12
9 2021-04-13
10 2021-04-14
11 2021-04-15
12 2021-04-16
13 2021-04-19
14 2021-04-20
15 2021-04-21
16 2021-04-22
17 2021-04-23
18 2021-04-26
19 2021-04-27
20 2021-04-28
21 2021-04-29
22 2021-04-30
