比较R中的纳秒精度时间戳

Question

虽然这是许多人可能需要的非常常见的实用程序，但奇怪的是google并未向我显示任何匹配的答案。 我有一个时间戳，格式为HH:MM:SS.NANOSECONDPRECISION秒后为HH:MM:SS.NANOSECONDPRECISION数字。 我在R中有2个这样的列，我需要找出区别。 我无法找到如何使用POSIX将此类字符时间戳转换为可比较的数字。

发送时间-11：20：30.791372292接收时间11：20：30.791382216找到这两个时间戳之间的差异的好方法是什么

Answer 1

我将要发布一个CRAN包，您现在可以从GitHub获得它，该包以@roland建议的方式进行处理-作为S3扩展（围绕bit64和RcppCCTZ包）。

举个例子：

R> sentt <- nanotime("2016-12-21T11:20:30.791372292+00:00")
R> receivet <- nanotime("2016-12-21T11:20:30.791382216+00:00")
R> format(c(sentt, receivet))
[1] "1482319230791372292" "1482319230791382216"
R> format(sentt)
[1] "2016-12-21T11:20:30.791372292+00:00"
R> format(receivet)
[1] "2016-12-21T11:20:30.791382216+00:00"
R> receivet-sentt
integer64
[1] 9924
R> 

我（当前）使用固定格式进行解析，这很容易推广。 我还需要添加一个日期（因为您永远无法仅使用时间来解析datetime，所以它是不确定的），并且由于解析字符串的原因而添加了TZ off 0。

这样一来，我们发现两个时间戳之间有9924纳秒（即9.924微秒）。 在我的行业中，这听起来像是按交易量定指标：)

Answer 2

只要可以安全地假设您的时间总是在同一日期，则可以进行以下操作。 每次重新计算为自一天开始以来发生的纳秒数。 假定使用24小时时间。

sent_time <- "11:20:30.791372292"
receive_time <- "11:20:30.791382216"

convert_nano <- function(x){
  require(magrittr)
  split <- 
    #* split up the time components
    strsplit(x, ":") %>%
    #* convert strings to numerics
    lapply(as.numeric) %>%
    #* convert each component to nanoseconds
    vapply(function(s) sum(s * c(3600, 60, 1) * 10 ^ 9),
           numeric(1))
}

convert_nano(receive_time) - convert_nano(sent_time)

如果遇到不同日期的时间，则可以采用类似的方法，但可能要考虑两次之间的天数上限。 如果您有两天的时间，您将无法充分表示纳秒。

Answer 3

我将分别处理亚秒级：

times <- c("11:20:30.791372292", "11:20:30.791382216")

library(chron)

fulltimes <- round(as.numeric(times(times)) * 24 * 3600)
subtimes <- as.numeric(gsub(".+(?=\\.)", "0", times, perl = TRUE))

#difference
sprintf("%.9f", fulltimes[2] - fulltimes[1] + subtimes[2] - subtimes[1])
#[1] "0.000009924"

通过这种亚秒级处理和适当的S3方法，您可以轻松创建一个扩展chron的S3类。