r语言 怎样把unix时间戳转换回时间

Python010

r语言 怎样把unix时间戳转换回时间,第1张

  System.currentTimeMillis() ：返回当前系统的毫秒数，由于取得的是毫秒数，所以在处理UNIX时间戳的时候需要转换成秒

    也就是：

        long epoch = System.currentTimeMillis()/1000

方法：

    1、获取当前系统的UNIX时间戳

        System.out.println("获取系统毫秒数方法1："+Long.toString(new Date().getTime()))

        System.out.println("获取系统毫秒数方法2："+Long.toString(System.currentTimeMillis()))

    注意：以上代码获取的都是系统毫秒数，在实际的操作中我们一般都是记录毫秒说以求记录的精度，当处理UNIX时间戳的时候需要把数据进行处理。

    2、将UNIX时间戳转换成系统可以处理的时间

        System.out.println(""+new java.text.SimpleDateFormat("yyyy MM-dd HH:mm:ss").format(new java.util.Date (1215782027390L)))

        输出：2008 07-11 21:13:47

    注意：此时处理的数据为系统毫秒不是UNIX时间戳

    

    3、讲时间转换成UNIX时间戳

        long epoch = new java.text.SimpleDateFormat ("dd/MM/yyyy HH:mm:ss").parse("09/22/2008 16:33:00").getTime()

注意：

    请注意！对与不同的时区处理上有差异，首先要清楚自己所在的时区。

        String timezone_info = System.getProperty("user.timezone")

        System.out.println("当前的时区:"+timezone_info)

        System.out.println("时区信息:"+TimeZone.getDefault())

    输出：

         当前的时区:Asia/Shanghai

         时区信息:sun.util.calendar.ZoneInfo[id="Asia/Shanghai",offset=28800000,dstSavings=0,useDaylight=false,transitions=19,lastRule=null]

    处理不同的时区的方法：

        SimpleDateFormat sd = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss")

            sd.setTimeZone(TimeZone.getTimeZone("GMT+8"))

            String strDate = sd.format(new Date(1215782027390L))

            System.out.println("正八区当前时间:"+strDate)

         输出：

                 正八区当前时间:2008-07-11 21:13:47

 

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biodist r语言_R语言基础入门之二：数据导入和描述统计 原创

2020-12-21 04:48:53

weixin_39538789

码龄6年

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一、数据导入

对初学者来讲，面对一片空白的命令行窗口，第一道真正的难关也许就是数据的导入。数据导入有很多途径，例如从网页抓取、公共数据源获得、文本文件导入。为了快速入门，建议初学者采取R语言协同Excel电子表格的方法。也就是先用较为熟悉的Excel读取和整理你要处理的数据，然后“粘贴”到R中。

例如我们先从这个地址下载iris.csv演示数据，在Excel中打开，框选所有的样本然后“复制”。在R语言中输入如下命令： data=read.table('clipboard',T)

这的里read.table是R读取外部数据的常用命令，T表示第一行是表头信息，整个数据存在名为data的变量中。另一种更方便的导入方法是利用Rstudio的功能，在workspace菜单选择“import dataset”也是一样的。

二、Dataframe操作

在数据导入R语言后，会以数据框(dataframe)的形式储存。dataframe是一种R的数据格式，可以将它想象成类似统计表格，每一行都代表一个样本点，而每一列则代表了样本的不同属性或特征。初学者需要掌握的基本操作方法就是dataframe的编辑、抽取和运算。

尽管建议初学者在Excel中就把数据处理好，但有时候还是需要在R中对数据进行编辑，下面的命令可以让你有机会修改数据并存入到新的变量newdata中： newdata=edit(data)

另一种情况就是我们可能只关注数据的一部分，例如从原数据中抽取第20到30号样本的Sepal.Width变量数据，因为Sepal.Width变量是第2个变量，所以此时键入下面的命令即可： newdata=data[20:30,2]

如果需要抽取所有数据的Sepal.Width变量，那么下面两个命令是等价的： newdata=data[,