自定义函数，用于在df中查找日期列，并在R中将名称标准化为“ date”

Question

我的许多工作都涉及将新数据集合并为旧数据集，但是我在主数据集中拥有的标准化“日期”名称通常与新原始数据中的日期名称不匹配（可能是“日期”，“日期” ”，“ Time.Period”等）。 为了使生活更轻松，我想创建一个自定义函数，该函数将：

1. 检测新数据集和旧数据集中的日期列
2. 将列名称标准化为“日期”（通常原始数据会随日期列一起提供，名称列为“日期”或“日期”或“时间段”，等等。）

以下是几个可使用的数据集：

Dates_A <- seq(from = as.Date("2017-01-01"), to = as.Date("2017-12-31"), by = "day")
Dates_B <- seq(from = as.Date("2017-01-01"), to = as.Date("2017-12-31"), by = "day")
Numbers <- rnorm(365)

df_a <- data.frame(Dates_A, Numbers)
df_b <- data.frame(Dates_B, Numbers)

我的第一个倾向是尝试一个for循环，该循环按索引搜索列的类，并自动将Class = Date的任何类重命名为“ date”，但理想情况下，我还希望该函数可以解决以下示例，其中日期列的类别可以是字符或因子。

Dates_C <- as.character(Dates_B)
df_c <- data.frame(Dates_C, Numbers)
df_d <- data.frame(Dates_C, Numbers, stringsAsFactors = FALSE)

如果您有任何想法或可以指出正确的方向，我将不胜感激！

Answer 1

根据描述，我们可以检查特定列是否为Date类，获取逻辑索引，并将该列的name分配给“ date”

is.date <- function(x) inherits(x, 'Date')
names(df_a)[sapply(df_a, is.date)] <- 'date'

假设数据集中只有一个“日期”列。 如果有多个“日期”列，为了避免重复的列名，请使用make.unique

names(df_a) <- make.unique(names(df_a))

Answer 2

akrun的解决方案适用于Date类的列，但不适用于您在问题末尾询问的factor或character类的列，因此以下内容可能对您有用。

library(lubridate)

checkDates <- function(x) {
    op <- options(warn = -1)  # needed to keep stderr clean
    on.exit(options(op))      # reset to original value
    !all(is.na(ymd(x)))
}

names(df_c)[sapply(df_c, checkDates)] <- 'date'
names(df_d)[sapply(df_d, checkDates)] <- 'date'

请注意，也许您可​​以从这两种解决方案中得到启发，并将它们组合为一个功能。 如果inherits返回TRUE尝试ymd 。