R에서 날짜와 시간

날짜 구하기

문자열로 저장된 날짜 정보를 읽어와 현재 Date 클래스 혹은 POSIXct 클래스로 변환하는 함수를 제공합니다.

함수명은 년도를 위해 y, 월(달)을 위해 m, 날짜를 위해 d을 이용하여 다음과 같은 함수를 제공하고 있습니다.

날짜와 시간 구하기

ymd_hms(), ymd_hm() 등의 함수를 이용하여 시간 정보를 출력합니다.

• ymd_hms()는 시분초까지, ymd_hm()은 시분까지의 정보를 출력합니다.
• 시간대를 설정하기 위해서는 인수 tz를 사용하거나 with_tz() 함수를 이용하여 시간대를 지정합니다. (OlsonNames() 함수는 시간대 문자열을 출력해 줍니다.)

lt1 <- ymd_hms("2020-12-25 12:00:01")
class(lt1)

## [1] "POSIXct" "POSIXt"

lt1

## [1] "2020-12-25 12:00:01 UTC"

with_tz(lt1, "Asia/Seoul")

## [1] "2020-12-25 21:00:01 KST"

OlsonNames()[c(1:4, (length(OlsonNames())-4):length(OlsonNames())  )]

## [1] "Africa/Abidjan"     "Africa/Accra"       "Africa/Addis_Ababa"
## [4] "Africa/Algiers"     "US/Samoa"           "UTC"               
## [7] "W-SU"               "WET"                "Zulu"

시간정보의 각 요소 구하기

lubridate는 함수 year(), month(), mday(), hour(), minute(), second() 들을 이용하여 년도, 월, 일, 시, 분, 초를 각각 추출해 줍니다.

year(lt1)

## [1] 2020

month(lt1)

## [1] 12

mday(lt1)

## [1] 25

hour(lt1)

## [1] 12

minute(lt1)

## [1] 0

second(lt1)

## [1] 1

그 외 날짜 관련하여 요일과 일년중 년수는 각각 다음과 같이 wday(), yday() 함수를 이용합니다. wday()의 경우 인수 label을 이용하여 문자열로 해당 요일을 출력할 수 있습니다. (label 인수는 앞서 월을 구하는 함수 month()에서도 사용할 수 있습니다.)

wday(lt1)

## [1] 6

wday(lt1, label=TRUE)

## [1] 금
## Levels: 일 < 월 < 화 < 수 < 목 < 금 < 토

yday(lt1)

## [1] 360

이렇게 어떤 한 시점을 표현하는 것을 lubridate에서는 instant라고 하며, is.instant() 를 통해 instant여부를 확인할 수 있습니다. 이는 다음에 알아볼 시간 간격과 구분되는 자료의 형태입니다.

Durations

두 시간간의 차이를 나타내는 초로 나타내는 클래스

w2002 <- today() - ymd(20020531)
class( w2002 )

## [1] "difftime"

d.w2002 <- as.duration( w2002 )
class( d.w2002 )

## [1] "Duration"
## attr(,"package")
## [1] "lubridate"

str( d.w2002 )

## Formal class 'Duration' [package "lubridate"] with 1 slot
##   ..@ .Data: num 5.73e+08

d.w2002

## [1] "573177600s (~18.16 years)"

d.w2002@.Data

## [1] 573177600

주어진 값별로 얼마만큼의 duration을 갖는지 구하는 함수로 다음과 같이 dxxx() 계열의 함수로 주어진 시간 단위별 초수를 구해줍니다.

dseconds(10)

## [1] "10s"

class( dseconds(10) )

## [1] "Duration"
## attr(,"package")
## [1] "lubridate"

dminutes(10)

## [1] "600s (~10 minutes)"

dhours( c(6, 12, 18, 24) )

## [1] "21600s (~6 hours)"  "43200s (~12 hours)" "64800s (~18 hours)"
## [4] "86400s (~1 days)"

ddays( c(1, 7) )

## [1] "86400s (~1 days)"   "604800s (~1 weeks)"

dweeks( 4 )

## [1] "2419200s (~4 weeks)"

dyears( 1 )

## [1] "31557600s (~1 years)"

또한 +와 *을 이용한 계산을 수행할 수 있습니다.

2 * dweeks(1)

## [1] "1209600s (~2 weeks)"

dyears(1) + dweeks(26) + dhours(12)

## [1] "47325600s (~1.5 years)"

마지막으로 특정일을 기준으로 +와 -연산자를 이용한 계산을 수행할 수 있습니다.

today() # 오늘을 구하는 함수

## [1] "2020-07-29"

today() + ddays(1) # 내일

## [1] "2020-07-30"

today() - dyears(1) # 1년 전

## [1] "2019-07-29 18:00:00 UTC"

Periods

periods는 사람들에게 조금 더 친숙한 방법으로 lubridate에서는 duration 앞에 d가 붙는 것을 뺀 함수를 사용합니다. (뒤에 s가 붙는 것에 유의)

seconds(10)

## [1] "10S"

class( seconds(10) )

## [1] "Period"
## attr(,"package")
## [1] "lubridate"

minutes(10)

## [1] "10M 0S"

hours( c(6, 12, 18, 24) )

## [1] "6H 0M 0S"  "12H 0M 0S" "18H 0M 0S" "24H 0M 0S"

days( c(1, 7) )

## [1] "1d 0H 0M 0S" "7d 0H 0M 0S"

weeks( 4 )

## [1] "28d 0H 0M 0S"

months( today() )

## [1] "7월"

years( 1 )

## [1] "1y 0m 0d 0H 0M 0S"

Intervals

이제 조금 더 막강한 intervals에 대해 알아봅시다. 먼저 다음과 같이 숙박업소의 고객별 투숙정보가 있다고 생각해 봅시다.⁵

customerID <- c("202001-23", "202001-25")
check_in <- c("2020-01-21 13:42:32", "2020-01-24 19:13:09")
check_out <- c("2020-01-25 10:18:14", "2020-01-26 08:42:51")

customers <- data.frame(customerID, check_in, check_out, stringsAsFactors = FALSE)

cust_working <- customers %>%
  mutate(check_in = ymd_hms(check_in)) %>%
  mutate(check_out = ymd_hms(check_out)) %>%
  as_tibble()

cust_working

## # A tibble: 2 x 3
##   customerID check_in            check_out          
##   <chr>      <dttm>              <dttm>             
## 1 202001-23  2020-01-21 13:42:32 2020-01-25 10:18:14
## 2 202001-25  2020-01-24 19:13:09 2020-01-26 08:42:51

각 투숙객별 투숙기간을 확인해 봅시다. 투숙기간은 체크아웃 날짜와 체크인 날짜사이의 기간으로 lubridate에서는 함수 interval()과 연산자 %--%을 통해 interval 객체를 만듭니다.

cust_working %>%
  mutate(stay_itv = interval(check_in, check_out)) %>% 
  select(customerID, stay_itv)

## # A tibble: 2 x 2
##   customerID stay_itv                                        
##   <chr>      <Interval>                                      
## 1 202001-23  2020-01-21 13:42:32 UTC--2020-01-25 10:18:14 UTC
## 2 202001-25  2020-01-24 19:13:09 UTC--2020-01-26 08:42:51 UTC

cust_working %>%
  mutate(stay_itv = check_in %--% check_out) %>% 
  select(customerID, stay_itv)

## # A tibble: 2 x 2
##   customerID stay_itv                                        
##   <chr>      <Interval>                                      
## 1 202001-23  2020-01-21 13:42:32 UTC--2020-01-25 10:18:14 UTC
## 2 202001-25  2020-01-24 19:13:09 UTC--2020-01-26 08:42:51 UTC

두가지 방법으로 interval을 생성해 보았습니다. 결과를 보시면 시작과 종료 시점이 안에 있는 것을 확인할 수 있을 것입니다. 이들을 어떻게 사용하는지 확인해 봅시다.

우선 위에서 새롭게 만든 열을 데이터로 저장합시다.

cust_working %>%
  mutate(stay_itv = interval(check_in, check_out)) %>% 
  select(customerID, stay_itv) -> cust_working

시작일과 종료일을 출력해 봅시다.

int_start(cust_working$stay_itv)

## [1] "2020-01-21 13:42:32 UTC" "2020-01-24 19:13:09 UTC"

int_end(cust_working$stay_itv)

## [1] "2020-01-25 10:18:14 UTC" "2020-01-26 08:42:51 UTC"

• int_start()

  interval 객체의 시작시점을 알려줍니다.

• int_end()

  interval 객체의 종료시점을 알려줍니다.

다음으로 두 interval 간의 계산을 해 봅시다.

int_overlaps(cust_working$stay_itv[1], cust_working$stay_itv[2])

## [1] TRUE

setdiff(cust_working$stay_itv[1], cust_working$stay_itv[2])

## [1] 2020-01-21 13:42:32 UTC--2020-01-24 19:13:09 UTC

intersect(cust_working$stay_itv[1], cust_working$stay_itv[2])

## [1] 2020-01-24 19:13:09 UTC--2020-01-25 10:18:14 UTC

union(cust_working$stay_itv[1], cust_working$stay_itv[2])

## [1] 2020-01-21 13:42:32 UTC--2020-01-26 08:42:51 UTC

cust_working$stay_itv[1] %within% cust_working$stay_itv[2]

## [1] FALSE

• int_overlaps()

  두 시점간에 겹치는 부분이 있으면 TRUE를 그렇지 않으면 FALSE를 반환

• setdiff()

  먼저 전달되는 인수에서 뒤에 전달되는 인수의 기간(interval)을 뺀 나머지, 즉 순수 첫번째 인수만 존재하는 기간

• intersect()

  두 기간이 겹치는 기간

• union()

  두 기간의 합집한 기간

• %within% 연산자

  연산자 좌측항(instant 혹은 interval)이 우측항(interval 객체)에 포함되면 TRUE, 없으면 FALSE 반환. 만일 우측항이 interval 객체로 구성된 리스트일 경우 우측에 전달하는 기간들 중 하나라도 좌측항이 포함되면 TRUE 반환

구한 기간에 대해 as.duration()와 as.period() 함수를 이용해 각각 durations와 periods로 변환하여 원하는 형태의 기간 값을 구할 수 있습니다.

as.duration(cust_working$stay_itv)

## [1] "333342s (~3.86 days)" "134982s (~1.56 days)"

as.period(cust_working$stay_itv)

## [1] "3d 20H 35M 42S" "1d 13H 29M 42S"

또한 interval 객체와 duration 객체를 이용한 계산이 가능합니다. 즉 위의 두 명의 고객들의 머문 일수를 확인하려면 다음과 같이 수행합니다.

cust_working$stay_itv / ddays(1)

## [1] 3.858125 1.562292

위의 결과로 첫번째 고객은 3.9 일을 머물렀음을 확인할 수 있습니다. 위에서 사용한 dweeks(), dyears() 등을 함께 사용해서 확인해 보시면 좋을 것입니다.

마지막으로 정확한 다음달을 구해봅시다. 다음의 코드를 살펴봅시다.

ymd("2020-12-25") + months(1)

## [1] "2021-01-25"

정확한 날짜와 시간계산을 위한 연산자 : %m+%, %m-%

lubridate에서 제공하는 연산자인 %m+%, %m-% 은 정확한 개월단위의 연산을 위해 사용합니다. 다음의 예를 살펴보면, 2020년 1월 31일은 1월달의 마지막 날로써, 한달 후를 구해본 결과로 + 연산자와 %m+% 연산자를 실시한 결과입니다.

today()

## [1] "2020-07-29"

ymd("2020-01-31") + months(1)

## [1] NA

ymd("2020-01-31") %m+% months(1)

## [1] "2020-02-29"

+ 연산자의 경우 아마 내부적으로 “2020-02-31”을 구했을 것이고, 실제 그러한 날짜는 없으므로 NA를 반환한 반면 %m+% 연산자는 이를 고려하여 2020년의 2월중 가장 큰 날인 29일을 반환하였습니다. 이와같이 각 달의 마지막날이 서로 상이한 것을 보완하기 위해 사용합니다. 또한, 일반적인 날짜의 경우(월에 상관없이 1일부터 28일) 두 연산자 모두 현재 날짜의 일을 그대로 가져와 구합니다.

today()

## [1] "2020-07-29"

ymd("2020-02-23") + months(1)

## [1] "2020-03-23"

ymd("2020-02-23") %m+% months(1)

## [1] "2020-03-23"

짧게나마 R에서 날짜와 시간을 다루는 것과 lubridate 패키지에 대해 알아보았습니다. 궁금한 것이 있으시면 댓글 혹은 메일 주세요(잘못 기술한 것에 대한 지적은 언제나 환영합니다!)