如何用lubridate为按城市分组的DataFrame添加周小时列？

我有如下DataFrame：

city                 date           
London  2022-01-01 00:00:00     
London  2022-01-01 01:00:00      
London  2022-01-01 02:00:00
London  2022-01-01 03:00:00
London  2022-01-01 04:00:00
London  2022-01-01 05:00:00
London  2022-01-01 06:00:00
...
London  2022-01-07 00:00:00
...
Glasgow 2022-01-01 00:00:00
Glasgow 2022-01-01 00:00:00
Glasgow 2022-01-01 00:00:00
...

希望按city分组，添加名为hour of the week的新列，结果如下：

city                 date         hour of the week               
London  2022-01-01 00:00:00               0
London  2022-01-01 01:00:00               1   
London  2022-01-01 02:00:00               2
London  2022-01-01 03:00:00               3
London  2022-01-01 04:00:00               4
London  2022-01-01 05:00:00               5
London  2022-01-01 06:00:00               6
...
London  2022-01-07 23:00:00             167
...
Glasgow 2022-01-01 00:00:00               0
Glasgow 2022-01-01 01:00:00               1
Glasgow 2022-01-01 02:00:00               2
...

我试过用公式([day-1] * 24 + hour)可以实现，但想知道怎么用lubridate包来完成，之前尝试as.duration没成功。

可以结合lubridate的日期时间函数和dplyr的分组操作实现，核心是计算每条记录与分组内最早时间的小时差：

library(dplyr)
library(lubridate)

df <- df %>%
  group_by(city) %>%
  mutate(
    # 确保date列为datetime格式，若已转换可省略
    date = ymd_hms(date),
    # 计算当前时间与分组最早时间的小时间隔
    `hour of the week` = as.duration(date - min(date)) %/% hours(1)
  ) %>%
  ungroup()

关键步骤说明： #

• group_by(city)：按城市分组，保证每个城市的时间计算独立进行
• ymd_hms(date)：将字符型日期转换为lubridate可识别的datetime格式
• date - min(date)：得到当前时间与分组内最早时间的时间间隔
• as.duration(...) %/% hours(1)：将间隔转为时长后除以1小时，得到从0开始递增的小时数

也可以用interval和int_length函数实现相同效果：

df <- df %>%
  group_by(city) %>%
  mutate(
    date = ymd_hms(date),
    `hour of the week` = int_length(interval(min(date), date)) / 3600
  ) %>%
  ungroup()

这里int_length返回间隔的秒数，除以3600直接得到小时数。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Dome