R语言无日期通用时间的转换、时长计算与分类方法问询

R完全可以在不绑定具体日期的前提下实现所有上述纯时间处理需求，以下是可直接复用的实现方案：

1. 字符格式时间转数值格式 #

使用lubridate包的hm()函数可以直接解析"HH:MM"格式的纯时间字符串，无需绑定日期，同时可转换为距离当日0点的小时数值，方便后续计算：

# 加载依赖包
library(lubridate)
library(dplyr)

# 构造示例数据，可替换为你的实际数据
work_df <- tibble(
  上班起始时间 = c("09:00", "09:30", "10:15", "08:45", "10:05"),
  下班结束时间 = c("17:00", "18:20", "16:40", "19:10", "17:30")
)

# 执行格式转换
work_df <- work_df %>%
  mutate(
    # 解析为纯时间类，无日期绑定
    上班_time = hm(上班起始时间),
    # 转换为数值格式，单位为小时（距离0点的时长）
    上班_小时值 = hour(上班_time) + minute(上班_time)/60,
    下班_time = hm(下班结束时间),
    下班_小时值 = hour(下班_time) + minute(下班_time)/60
  )

2. 计算工作间隔与日均工作时长 #

直接通过数值列做差值计算单天工作时长，再求均值即可得到日均时长：

# 计算单天工作时长
work_df <- work_df %>%
  mutate(单日工作时长_小时 = 下班_小时值 - 上班_小时值)

# 计算日均工作时长，na.rm参数自动跳过空值
avg_daily_work <- mean(work_df$单日工作时长_小时, na.rm = TRUE)

如果存在跨零点的上下班场景（如下班时间为次日01:30），可增加判断：单日工作时长_小时 = ifelse(下班_小时值 < 上班_小时值, 下班_小时值 +24 -上班_小时值, 下班_小时值 -上班_小时值)

3. 上下班分类打标 #

使用case_when函数按阈值做标签匹配即可：

work_df <- work_df %>%
  mutate(
    上班标签 = case_when(
      上班_小时值 < 10 ~ "早到者",
      上班_小时值 >= 10 ~ "晚到者"
    ),
    下班标签 = case_when(
      下班_小时值 < 17 ~ "早走者",
      下班_小时值 >= 17 ~ "晚走者"
    )
  )

执行完上述代码后，work_df会包含原始时间、转换后的数值、单日工作时长、分类标签所有字段，满足全部需求。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Sheila Dunbar