R语言重复运行代码时日期格式化转NA的解决方法问询

这个问题我太熟啦！核心原因其实很简单：当你把R里的Date类型写入CSV文件后，它会自动转成YYYY-MM-DD格式的字符串（这是R日期对象的默认输出格式），而不是你最初导入的M/D/YYYY。第二次读取CSV时，再用"%m/%d/%Y"去解析这个YYYY-MM-DD格式的字符串，格式不匹配自然就生成NA了。

下面给你几个简便的解决办法，挑你顺手的用就行：

方案1：让R自动识别日期格式（最省心） #

读取CSV的时候，不用硬指定格式，让R自己去匹配：

# Base R版本：先读取，再用as.Date自动识别（它能搞定多种常见日期格式）
NAV <- read.csv("NAV.csv", stringsAsFactors = FALSE)
NAV$Date <- as.Date(NAV$Date)  # 不用写格式参数，as.Date会自动尝试匹配

# 要是用tidyverse的话，read_csv更智能，直接自动识别日期列
library(readr)
NAV <- read_csv("NAV.csv")  # 直接把Date列转成Date类型，省事儿

方案2：用lubridate包智能解析多种格式 #

lubridate是专门处理日期时间的包，对各种格式兼容性超强，不管是M/D/YYYY还是YYYY-MM-DD都能轻松识别：

library(lubridate)

NAV <- read.csv("NAV.csv", stringsAsFactors = FALSE)
# 指定可能的格式，它会自动匹配
NAV$Date <- parse_date_time(NAV$Date, c("mdy", "ymd"))  # 先试月/日/年，再试年-月-日

# 或者更简单的写法，两种格式二选一：
NAV$Date <- ifelse(is.na(mdy(NAV$Date)), ymd(NAV$Date), mdy(NAV$Date))

方案3：统一写入和读取的日期格式（手动控制） #

如果你不想依赖自动识别，也可以在写入CSV时强制把日期转成M/D/YYYY格式，这样每次读取都用同一个格式解析：

# 写入前把Date列转成M/D/YYYY的字符串
NAV$Date <- format(NAV$Date, "%m/%d/%Y")
write.csv(NAV, file = "NAV.csv", row.names = FALSE)

# 读取时就可以一直用"%m/%d/%Y"解析
NAV <- read.csv("NAV.csv", stringsAsFactors = FALSE)
NAV$Date <- as.Date(NAV$Date, "%m/%d/%Y")

给你改好的示例代码 #

用方案1优化后的完整代码，不管运行多少次都不会出NA：

# 第一次运行的初始数据
NAV <- data.frame(Date = c("1/2/2014", "1/3/2014", "1/6/2014", "1/7/2014", "1/8/2014"), 
                  Value = c(502, 503, 505, 504, 501),
                  stringsAsFactors = FALSE)
NAV$Date <- as.Date(NAV$Date)  # 自动识别初始的M/D/YYYY格式

LatestAMAlert <- "As of 01/09/2014"  # 不用paste也能直接写字符串
NAV <- rbind(NAV, data.frame(Date = as.Date(substr(LatestAMAlert,7,16)), Value = 509))

write.csv(NAV, file = "NAV.csv", row.names = FALSE)

# 第二次及以后运行的代码
NAV <- read.csv("NAV.csv", stringsAsFactors = FALSE)
NAV$Date <- as.Date(NAV$Date)  # 自动识别CSV里的YYYY-MM-DD格式

LatestAMAlert <- "As of 01/10/2014"
NAV <- rbind(NAV, data.frame(Date = as.Date(substr(LatestAMAlert,7,16)), Value = 510))

write.csv(NAV, file = "NAV.csv", row.names = FALSE)

这样你重复运行代码时，日期就再也不会变成NA啦！

内容的提问来源于stack exchange，提问作者dwdionis