Datas

A classe Date do R é a forma mais comum de guardar e tratar datas. Uma variável desta classe pode obtida, por exemplo, pela transformação de uma string usando a função as.Date.

dia<-as.Date("2018-01-01")
dia<-as.Date("01/01/2018")
dia

## [1] "0001-01-20"

dia<-as.Date("01/01/2018",format = '%d/%m/%Y')
dia

## [1] "2018-01-01"

# A função Sys.time permite obtermos a data atual, que pode ser convertida numa variável do tipo Date.

hoje<-Sys.time()
hoje

## [1] "2019-10-02 14:59:46 -03"

dataHoje<-as.Date(hoje)
dataHoje

## [1] "2019-10-02"

weekdays(dia)

## [1] "segunda-feira"

months(dia)

## [1] "janeiro"

Algumas questões:

Todos os dias têm 365 dias?
Todos dias têm 24 horas?
Todos os minutos têm 60 segundos?

Tibbles imprimem uma data como date. Já uma hora do dia imprime como time e data-hora é uma data mais uma hora (identifica unicamente um instante), no tibble tem-se dttm.

Nota: datas-horas são mais complexos de serem trabalhados, pois lidam com fusos horários.

Pacote lubridate

Pacote lubridate.

Recursos para manipulação de dados date, time e date-time.
Fácil decomposição de datas: dia, mês, semana, dia da semana, etc.
Trabalha com fusos horários, horários de verão, etc.
Extende para outras classes de dados baseados em date-time: duração, período, intervalos.
Não vem carregado no tidyverse.

library(lubridate)

## Warning: package 'lubridate' was built under R version 3.6.1

## 
## Attaching package: 'lubridate'

## The following object is masked from 'package:base':
## 
##     date

today()

## [1] "2019-10-02"

now()

## [1] "2019-10-02 14:59:46 -03"

# As funções date() e as_date() assumem que a ordem segue o padrão da língua inglesa: ano-mês-dia (ymd).

as_date("2018-01-01")

## [1] "2018-01-01"

ymd("2018-01-01")

## [1] "2018-01-01"

mdy("January 01 st,2018")

## [1] "2018-01-01"

dmy("01-jan-2018")

## [1] "2018-01-01"

ymd(20180101)

## [1] "2018-01-01"

A função ymd também cria datas.

ymd_hms("2018-01-01 20:47:44")

## [1] "2018-01-01 20:47:44 UTC"

mdy_hm("01/01/2018 07:29")

## [1] "2018-01-01 07:29:00 UTC"

ymd(20180101, tz = "UTC")

## [1] "2018-01-01 UTC"

dt <- ymd_hms("2016-07-08 12:34:56")
c(year(dt), month(dt), day(dt), hour(dt), minute(dt), second(dt))

## [1] 2016    7    8   12   34   56

Funções úteis

O lubridate traz diversas funções para extrair os componentes de um objeto da classe date.

second() - extrai os segundos.
minute() - extrai os minutos.
hour() - extrai a hora.
wday() - extrai o dia da semana.
mday() - extrai o dia do mês.
month() - extrai o mês.
year() - extrai o ano.

bday <- ymd_hms(19890729030142)
bday

## [1] "1989-07-29 03:01:42 UTC"

second(bday)

## [1] 42

day(bday)

## [1] 29

month(bday)

## [1] 7

year(bday)

## [1] 1989

wday(bday, label=TRUE)

## [1] sáb
## Levels: dom < seg < ter < qua < qui < sex < sáb

data <- dmy(01041991)
data

## [1] "1991-04-01"

hour(data)<-20
data

## [1] "1991-04-01 20:00:00 UTC"

c(yday(data), wday(data))

## [1] 91  2

Outro jeito de criar datas é passando seus componentes individuais para make_date() e make_datetime(). Este método é particularmente útil quando tratando tabelas.

make_date(2018, 01, 20)

## [1] "2018-01-20"

make_datetime(2018, 01, 20,40,55)

## [1] "2018-01-21 16:55:00 UTC"

Arredondamento

As funções floor_date(), round_date() e ceiling_date() servem para fazermos arredondamento de datas.

day<-make_datetime(2018, 01,16,40,58)
round_date(day,"hour")

## [1] "2018-01-17 17:00:00 UTC"

floor_date(day,"hour")

## [1] "2018-01-17 16:00:00 UTC"

ceiling_date(day,"hour")

## [1] "2018-01-17 17:00:00 UTC"

Durações

as.duration(today() - dmy("28/12/1995"))

## [1] "749865600s (~23.76 years)"

as.duration(128369329)

## [1] "128369329s (~4.07 years)"

dseconds(100)

## [1] "100s (~1.67 minutes)"

dminutes(100)

## [1] "6000s (~1.67 hours)"

dhours(100)

## [1] "360000s (~4.17 days)"

ddays(100)

## [1] "8640000s (~14.29 weeks)"

dweeks(100)

## [1] "60480000s (~1.92 years)"

dyears(1)

## [1] "31536000s (~52.14 weeks)"

# Durações sempre registram o tempo em segundos.

3*dyears(1) + 2*dweeks(12) + dhours(18)

## [1] "109188000s (~3.46 years)"

Períodos

Como nem sempre queremos diferenças de tempo e aritmética com datas resumidas a uma duração em segundos, o lubridate fornece-nos o conceito de períodos (durações que são legíveis para um humano).

weeks(17)

## [1] "119d 0H 0M 0S"

days(19)

## [1] "19d 0H 0M 0S"

years(2) + weeks(24) + hours(19)

## [1] "2y 0m 168d 19H 0M 0S"

# Veja por exemplo o que acontece quando adicionamos dyears(1) e years(1) a um ano bissexto:

c(ymd("2016-01-01") + dyears(1), ymd("2016-01-01") + years(1))

## [1] "2016-12-31" "2017-01-01"

# Comparado com durações, períodos têm maior propensão de fazer o que você espera.

Intervalos

Imagine que precisamos determinar quantos dias cabem em um mês. Isso naturalmente depende porque nem todo mês tem o mesmo número de dias.

months(1) / days(1)

## estimate only: convert to intervals for accuracy

## [1] 30.4375

#  Usando o operador infixo %--%, determinamos um intervalo e assim fica fácil de obter um resultado preciso:

(today() %--% (today() + months(1))) / days(1)

## [1] 31

inicio <- dmy("01-04-1991")
evento <- dmy("31-10-1993")
sobrev <- interval(inicio, evento)
sobrev

## [1] 1991-04-01 UTC--1993-10-31 UTC

# Podemos verificar se dois intervalos tem intersecção com a função int_overlaps().
intervalo_1 <- dmy("01-02-2003") %--% dmy("02-03-2005")

intervalo_2 <- dmy("04-05-2004") %--% dmy("12-03-2012")  

int_overlaps(intervalo_1, intervalo_2)

## [1] TRUE

Fusos horários

Uma característica inerente das datas é o fuso horário. Se você estiver trabalhando com datas de eventos no Brasil e na Escócia, por exemplo, é preciso verificar se os valores seguem o mesmo fuso horário. A

Além disso, quando a data exata de um evento for relevante, você pode precisar converter horários para outros fusos para comunicar seus resultados em outros países.

Sys.timezone() # qual o fuso horário que estamos

## [1] "America/Sao_Paulo"

data <- ymd_hms("2017-07-16 22:00:00", tz = "America/Sao_Paulo")
data

## [1] "2017-07-16 22:00:00 -03"

with_tz(data, tzone = "GMT")

## [1] "2017-07-17 01:00:00 GMT"

force_tz(data, tzone = "GMT") # mudando o fuso horário

## [1] "2017-07-16 22:00:00 GMT"

Nota: O lubridate sempre usa o UTC (Tempo Universal Coordenado) que é o fuso horário padrão usado pela comunidade científica e aproximadamente equivale ao seu predecessor GMT (Tempo Médio de Greenwich). Não tem um horário de verão.

library(nycflights13)

## Warning: package 'nycflights13' was built under R version 3.6.1

library(tidyverse)

## Warning: package 'tidyverse' was built under R version 3.6.1

## Registered S3 methods overwritten by 'ggplot2':
##   method         from 
##   [.quosures     rlang
##   c.quosures     rlang
##   print.quosures rlang

## -- Attaching packages --------------------------------------------------- tidyverse 1.2.1 --

## v ggplot2 3.1.1     v purrr   0.3.2
## v tibble  2.1.1     v dplyr   0.8.3
## v tidyr   1.0.0     v stringr 1.4.0
## v readr   1.3.1     v forcats 0.4.0

## Warning: package 'tidyr' was built under R version 3.6.1

## Warning: package 'dplyr' was built under R version 3.6.1

## -- Conflicts ------------------------------------------------------ tidyverse_conflicts() --
## x lubridate::as.difftime() masks base::as.difftime()
## x lubridate::date()        masks base::date()
## x dplyr::filter()          masks stats::filter()
## x lubridate::intersect()   masks base::intersect()
## x dplyr::lag()             masks stats::lag()
## x lubridate::setdiff()     masks base::setdiff()
## x lubridate::union()       masks base::union()

flights %>% select(year,month,day,hour,minute)

# Para criar uma data/hora a partir desse tipo de entrada, use make_date() para datas ou make_datetime() para datas-horas:

flights %>% select(year,month, day,hour, minute) %>% 
  mutate (departure = make_datetime(year,month, day, hour, minute))

Atividade:

Utilizando o dataset lakers que contém estatísticas jogo a jogo do Los Angeles Lakers na temporada 2008-2009, faça o que se pede:
1. Repare que a coluna date no data.frame é um vetor de inteiros. Transforme essa coluna em um vetor de valores com classe date.
1. Crie uma coluna que junte as informações de data e tempo de jogo (colunas date e time) em objetos da classe date.
1. Crie as colunas dia, mês e ano com as respectivas informações sobre a data do jogo.
1. Em média, quanto tempo os Lakers demoram para arremessar a primeira bola no primeiro período?

Dica: arremessos são representados pela categoria shot da coluna etype.

1. Em média, quanto tempo demora para sair a primeira cesta de três pontos? Considere toda a base, e cestas de ambos os times.

Manipulação de dados - Datas

Paulo H. Sales Guimarães