雅马哈r3（R 数据处理（五））

理解和使用AM和PM进行R数据处理（进阶篇）

前言

在之前的分享中，我们了readr包中的器及其功能。今天，我们将深入这些函数的实际应用，尤其是数值部分。尽管数字的表达看似简单，但在全球范围内，由于文化差异和使用习惯的不同，其背后的处理方式却相当复杂。在R语言中，我们需要正确使用函数来处理不同形式的数字输入。让我们逐步深入每一个细节。

器详解：数值部分

一、数字的挑战与readr的解决方案

世界各地的数字书写方式各不相同。例如，某些国家使用逗号来区分实数的整数部分和小数部分，而其他国家则使用其他符号。在实际的数字应用场景中，数字还可能被各种字符包围，如货币符号或分组字符。为了解决这些问题，readr包提供了强大的工具。它允许我们通过设置locale参数来指定不同地区的规则。这对于处理国际化的数据至关重要。

二、数字时的关键选项decimal_mark和grouping_mark

在数字时，最关键的两个选项是decimal_mark和grouping_mark。decimal_mark用于指定小数点字符，而grouping_mark则用于指定数字分组字符。通过调整这些参数的值，我们可以适应不同地区的数字书写习惯。例如，在美国，我们可能使用点作为小数点标记，而在瑞士，人们可能使用空格作为分组标记。readr的parse_number函数结合locale参数可以很好地处理这些问题。

三、计算机如何理解字符串编码的重要性

为了深入理解过程，我们需要了解计算机是如何表示字符串的。在计算机内部，字符串是通过特定的编码方式来表示的。常见的编码方式有ASCII、Latin1、Latin2以及现在的UTF-8等。不同的编码方式可以支持不同的字符集。UTF-8是一种广泛使用的编码方式，它可以几乎无差错地编码当今人类使用的所有字符。Readr包在读取和写入数据时默认使用UTF-8编码。了解这些编码知识对于我们处理国际化的数据非常重要。

四、实际案例演示

让我们通过一些实际案例来演示如何使用readr的函数处理不同形式的数字输入。假设我们有一个包含各种格式数字的字符串向量，我们可以使用parse_number函数将其为数字。通过调整locale参数的值，我们可以适应不同地区的数据格式。例如，我们可以处理包含逗号作为小数点标记或空格作为分组标记的数据。这将使我们能够轻松处理国际化的数据，确保数据的准确性和完整性。同时我们还可以使用charToRaw函数来查看字符串的底层表示，从而更好地理解计算机是如何处理这些数据的。了解这些底层机制将使我们更加熟练地处理各种数据挑战。总之通过学习和实践这些技巧我们将能够更高效地处理数据并提取有用的信息用于进一步的分析和建模工作。

厄尔尼诺现象的特殊年份表现

在面对包含非英文字符的文本时，如何确保正确解码这些字符是一个重要的问题。对于这个问题，我们可以使用parse_character()函数并指定相应的编码格式。例如，对于字符串x1，我们可以设置本地语言环境的编码为Latin1来进行；而对于字符串x2，我们可以设置编码为Shift-JIS。这样，我们可以将原本无法识别的字符转化为可识别的文本。

我们并不总是知道字符串的编码方式。幸运的是，readr包提供了一个名为guess_encoding()的函数，可以帮助我们猜测文本的编码方式。尽管这个函数并不总是准确的，但在处理大量文本时，它可以为我们提供一个合理的起点。在找到正确的编码之前，我们可以尝试使用不同的编码方式。

假设我们有x1和x2两个字符串，我们可以使用guess_encoding()函数来猜测它们的编码方式。对于x1，函数返回的可能是ISO-8859-1或ISO-8859-9；而对于x2，它可能是KOI8-R。值得注意的是，guess_encoding()函数的第一个参数可以是文件的路径，也可以是字符串的原始向量。

在R语言中，我们还经常使用因子来处理分类变量。因子是一种特殊的数据类型，用于表示一组所有可能值已知的分类变量。通过使用因子，我们可以更轻松地处理和分析涉及分类数据的任务。在统计学和数据分析中，因子是一种非常有用的工具。

面对包含非英文字符的文本时，我们需要确保使用正确的编码方式进行。在数据处理和分析中，因子是一种强大的工具，可以帮助我们更好地处理分类变量。通过理解和运用这些概念，我们可以更深入地和理解厄尔尼诺现象等特殊年份的表现。通过向 `parse_factor()` 函数传递一个分类向量，我们能够实现对数据的分类处理。当传入意外的值时，会触发警告信息。例如，如果我们有一个名为 `fruit` 的向量，包含 "apple" 和 "banana"，然后尝试将 "bananana" 这个意外的值加入 `parse_factor()` 函数进行分类，就会出现警告信息。这种情况下的警告信息通常会指出失败，并指出预期的类别和实际值之间的差异。比如在这个例子中，"bananana" 这个值不在预期的 "apple" 和 "banana" 这两个类别中，因此会引发失败。

当我们处理时间和日期时，可以选择三个不同的器来满足不同的需求。`parse_datetime()` 函数用于 ISO8601 格式的日期和时间，这是一种国际标准，日期的各个组成部分按照从大到小的顺序排列，包括年、月、日、时、分、秒。如果我们有一个符合这种格式的日期字符串，比如 "2010-10-01 20:10:00 UTC"，我们可以使用 `parse_datetime()` 函数将其为日期时间对象。

我们还有 `parse_date()` 和 `parse_time()` 函数分别用于日期和时间部分。`parse_date()` 函数接受年-月-日格式的日期字符串，比如 "2010-10-01"，并将其为日期对象。`parse_time()` 函数则接受小时:分钟(:秒 am/pm)格式的时间字符串，比如 "01:10 am" 或 "20:10:01"，并将其为时间对象。

如果默认的日期时间格式不符合我们的需求，我们可以提供自定义的日期时间格式。这些格式由不同的组成部分组成，包括年份、月份、日期、时间等。我们可以通过特定的格式符号来指定这些组成部分，比如 %Y 表示4位数字的年份，%m 表示2位数字的月份，%d 表示2位数字的日期，%H 表示小时，%I 表示带有 AM/PM 的小时等等。

举个例子，如果我们有一个日期字符串 "01/02/15"，我们可以使用 `parse_date()` 函数和特定的格式 "%m/%d/%y" 来它，得到 "2015-01-02" 这个结果。同样的字符串，如果我们改变格式符号的顺序为 "%d/%m/%y"，的结果就会变为 "2015-02-01"。根据需要选择合适的格式符号非常重要。如果月份使用的是非英语的名称，我们还需要通过 `locale()` 函数来设置正确的语言环境。解读细节并空间数据处理的无限可能：R语言的独特应用

对于熟悉编程语言的朋友们来说，R语言或许并不陌生。作为一种广泛用于统计分析的数据处理语言，它在处理空间数据方面同样表现出色。将重点关注R语言在空间数据处理方面的应用，并给出一个思考练习作为参考。

让我们看看如何理解和使用R语言中的日期命名和内置语言列表。在R语言中，可以通过date_names_langs()函数查看内置语言列表中的日期命名。如果你的语言没有被包含在内，你可以使用date_names()创建自己的语言列表。这个特性使得R语言在处理包含多种语言的复杂数据集时非常灵活。

接下来是一个有趣的思考练习。假设我们有这样一个字符串："gtnbspparse_date(341nbspjanviernbsp201534,nbsp34%dnbsp%Bnbsp%Y34,nbsplocalenbsp=nbsplocale(34fr34))[1]nbsp342015-01-0134"。这是一位读者提供的示例，旨在考察我们如何处理包含特殊字符和格式的日期字符串。在R语言中，我们可以通过一系列函数和正则表达式来这种字符串，提取出有用的日期信息。这再次证明了R语言在处理复杂数据类型时的强大能力。

现在让我们转向空间数据处理的话题。在处理空间数据时，R语言同样表现出色。借助一系列空间数据处理包（如ggplot2、sp、rgdal等），我们可以轻松地进行地图绘制、地理数据分析以及空间统计分析等操作。这些包提供了丰富的函数和工具，使得我们可以在R语言中完成复杂的空间数据处理任务。

如果你对R语言的空间数据处理感兴趣，可以参考一些在线教程或论坛（如CSDN博客等），学习如何使用这些包进行空间数据处理。还可以访问一些在线笔记网站（如

R语言在处理空间数据方面拥有强大的能力。无论是处理复杂的日期字符串还是进行空间数据处理，R语言都表现出其灵活性和强大性。希望通过的介绍和思考练习，能激发你对R语言空间数据处理的兴趣，并鼓励你深入这一领域的无限可能。