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"日期和时间是我们教给小孩子的东西。能有多难呢？"

许多程序员都犯过这个错误，而随之而来的经历往往对他们的健康和幸福产生不良影响。

任何用日期和时间做正经编程的人，至少都应该准备好理解并减轻潜在的问题。

本文档会尝试概述 R 如何处理日期和时间，但更多细节仍需查阅完整文档。

作为一门数据科学语言，日期和时间在 R 中格外重要。 大部分数据都以时间序列的形式出现：疾病暴发期间每日的患者人数、政府报告的月度就业数据、筑巢群落的鸟类数量、主要经济体的年度 GDP，等等，例子数不胜数。

这是否意味着 R 让日期和时间的处理变得简单了？

很遗憾，并不是！

Base R 中的日期和时间功能名声不佳，如今大部分已很少使用。

lubridate 包是一大改进，但要做好准备：它是一个庞大而复杂的库，为的是处理同样庞大而复杂的一系列问题。

lubridate 原本是独立的，如今已随 tidyverse 合集一同打包。 用 library(lubridate) 或 library(tidyverse) 加载它。

以下资源可以帮助你使用 lubridate：

• 一个参考页。
• PDF 格式的速查表。
• R for Data Science 中的一章。

日期与日期时间

date 就是一天，不包含时间信息。

在内部，日期存储为自 1970-01-01 以来的（带符号的）天数。

today()
#> [1] "2026-04-22"

datetime 结合了日期、时间和时区信息。

在内部，它存储为自 1970 年初起、以 UTC 时区计的秒数。

now()
#> [1] "2026-04-22 15:37:11 MST"  # mid-afternoon in Arizona

也许出乎意料的是，R 对仅有时间的值没有内部表示。

处理 date 和 datetime 值

最常见的日期/时间需求大概是：

• 解析合适的输入格式，以构造一个日期或日期时间。
• 从日期或日期时间中取出所需的数字或字符串格式。
• 给日期或日期时间的值加上偏移量。
• 计算两个这样的值之间的时间跨度。
• 获取当前日期（用 today()）和/或日期时间（用 now()）。

从字符串解析

书写日期和时间的方式有很多，而且往往带有文化差异。 像 “7/6/23” 这样全用数字的日期存在歧义，容易让人困惑，还曾在跨国公司里造成许多代价高昂的错误（作者说这话时可谓满是辛酸）。

国际标准（y-m-d）定义在 ISO 8601 中，有两大优势：

• 解析快捷且无歧义。
• 排序容易，因为日期时间可以当作普通文本按字母顺序排序。

然而，数据科学的核心就是处理你能拿到的任何数据，抱怨别人怎么格式化往往毫无意义。

Base R 有一些转换函数，它们接收一个格式字符串（默认为 ISO 8601）。

as.Date("2026-04-22")
#> [1] "2026-04-22"
as.Date("4/22/26", format = "%m/%d/%y")
#> [1] "2026-04-22"
as.POSIXct("2026-04-22 15:30:09 MST")
#> [1] "2026-04-22 15:30:09 MST"

这些格式字符串类似已有数十年历史的 strptime() 函数，它被包含在_许多_语言里。 熟悉这套语法的程序员可以选择使用 lubridate 中的 fast_strptime() 函数。

更有帮助的是，lubridate 提供了各种各样的辅助函数，其名称直接表示字段的顺序。 一旦这些函数知道要查找哪些值、按什么顺序查找，解析就变得异常灵活。

mdy("4/22/26")
#> [1] "2026-04-22"
mdy("April 22nd 26")
#> [1] "2026-04-22"
mdy("Wednesday, April 22nd 2026")
#> [1] "2026-04-22"
mdy_hm("Wednesday, April 22nd 2026, 4:14 pm")
#> [1] "2026-04-22 16:14:00 UTC"  # defaults to your OS timezone

用数值构造

当你的程序把日期/日期时间的各个组成部分拆成单独的数字时，可以用 make_date() 或 make_datetime() 把它们组装起来。

以下是可以提供的组成部分，展示了它们的顺序和默认值：

make_datetime(
  year = 1970L,
  month = 1L,
  day = 1L,
  hour = 0L,
  min = 0L,
  sec = 0,
  tz = "UTC"
)
#> [1] "1970-01-01 UTC"


make_datetime(2026, 4, 22, 17)
#> [1] "2026-04-22 17:00:00 UTC"

当然，make_date() 只接收年、月、日这几个实参。

以人类可读的形式输出

R 控制台会自动把日期/日期时间显示为字符串形式。 这通常很方便，但有时会误导人。

在内部，日期和日期时间是数字（外加一些属性），而不是字符串。 在需要字符串的地方返回日期（时间）会引发问题，所以我们需要知道怎么做转换。

一个简单的办法是使用 Base R 里的 as.character()，它会输出 ISO 8601 格式的字符串。

日期时间还有一个 format_ISO8601() 函数，它带有可舍入到指定精度的选项。

today() |> as.character()  # a date
#> [1] "2026-04-23"
now() |> as.character()  # a datetime
#> [1] "2026-04-23 09:07:09.779319"
now() |> format_ISO8601() # defaults to nearest second
#> [1] "2026-04-23T09:07:38"

很少有非程序员愿意看到 ISO 8601 格式的输出，因此处理带有文化差异的日期/时间格式至关重要。

Base R 提供了 format() 函数，它使用的格式字符串类似于许多其他语言里历史悠久的 strftime() 函数。

format(today(), "%A, %d %B %Y")
#> [1] "Thursday, 23 April 2026"

这种 Base R 的做法难看但可靠。 以下是一些比较常见的代码：

Lubridate 力求用 stamp() 函数，以及更窄的 stamp_date() 和 stamp_time()，提供更人性化的替代方案。

它们接收一个模板字符串，作为期望输出的示例，并创建一个自定义函数来生成那种格式。

Lubridate 会尝试猜测格式，但常常遇到歧义并产生错误的结果。 要做好准备，提供格式字符串（如 "dmy"）来消除歧义。

在 Exercism 上，指定 locale = "C" 也很有用，这样可以绕过系统区域设置，用英文处理（正如测试所期望的那样）。 区域设置很复杂！

sf <- stamp("Saturday, June 27, 2026 at 14:45", locale = "C")
#> Multiple formats matched: "%A, %B %d, %Y at %H:%M"(1), "Saturday, %Om %d, %Y at %H:%M"(1), "Saturday, %B %d, %Y at %H:%M"(1), "%A, %Om %d, %Y at %H:%M"(0)
#> Using: "%A, %B %d, %Y at %H:%M"

sf(make_datetime(2023, 3, 29, 15, 0, 0))
#> [1] "Wednesday, March 29, 2023 at 15:00"

设置或提取组成部分

Lubridate 提供了许多函数来获取或设置日期、日期时间的组成部分：既有 year() 和 second() 这类显而易见的，也有 quarter() 和 epiweek() 这类更专门的。

所有这些函数都可以用来获取值，大多数还可以用来设置值。

dt <- now()
dt
#> [1] "2026-04-23 15:47:11 MST"

# get
month(dt)
#> [1] 4

# set
month(dt) <- 11
dt
#> [1] "2026-11-23 15:47:11 MST"

对于 wday()（星期几）和 month()，默认输出是整数，但是：

• 设置 labels = TRUE 会返回与当前区域设置对应的缩写字符串。
• 再设置 abbr = FALSE 会返回全称。

d <- today()
d
#> [1] "2026-04-23"
wday(d)
#> [1] 5
wday(d, label = TRUE)
#> [1] Thu
#> Levels: Sun < Mon < Tue < Wed < Thu < Fri < Sat
wday(d, label = TRUE, abbr = FALSE)
#> [1] Thursday
#> Levels: Sunday < Monday < Tuesday < Wednesday < Thursday < Friday < Saturday

这些标签是 categorical variables，将会是另一个概念的主题。 值被限制在列出的 Levels 中，这些也显示了排序顺序。

一周默认从星期天开始，但可以通过 week_start 实参更改（星期一用 1）。

dt <- make_datetime(2026, 4, 23)

# default behavior
wday(dt)
#> [1] 5
wday(dt, label = T)
#> [1] Thu

# set week_start to Monday
wday(dt, week_start = 1)
#> [1] 4

有几个实用函数返回 TRUE/FALSE 值，比如 leap_year() 和 dst()（夏令时是否生效？）。

各月长度不同，所以 days_in_month() 会给出整数值。

时间跨度

date 和 datetime 值都表示时间轴上的一个瞬间。

我们如何处理 “昨天的这个时间” 或 “从今天起一周后” 这样的概念？

熟悉其他科学计算语言的读者可能知道 Python 中的 datetime.timedelta 或 Julia 中的 Period 类型。

相比之下，R 表示时间跨度的方法不少于三种，各有各的优势和局限。 一如既往，选择最适合你情境的那一个。

各种跨度可以轻松互相转换，用 as.period()、as_duration() 和 as.interval()。

可以用 is.period() 等来查询跨度类型。

时期

一个 period，比如 hours(3)，可以把时钟时间增加 3 小时。

夏令时（DST）之类的不规则情况基本被忽略。

所有的 period 都是单位名称的复数形式：years、weeks 等。

d <- today()
d
#> [1] "2026-04-25"

d + weeks(2)
#> [1] "2026-05-09"

# dates are coerced to datetimes at midnight if necessary
d - hours(20)
#> [1] "2026-04-24 04:00:00 UTC"

hours(3)
#> [1] "3H 0M 0S"

时长

一个 duration，比如 dhours(3)，把物理时间增加 3 小时，会考虑到夏令时这类导致时钟时间偏离物理时间的不规则情况。

所有的 duration 都在对应的 period 前加一个 d 前缀：dyears、dweeks 等。

dhours(3)
#> [1] "10800s (~3 hours)"

区间

一个 interval 是起始时间和结束时间的组合，可以用 interval() 函数或 %--% 中缀运算符创建。

# the next 2 lines were run about 33s apart, so now() is different
dt1 <- now()
dt2 <- now() + hours(1)

# interval(0 function)
ivl <- interval(dt1, dt2)
ivl
#> [1] 2026-04-24 16:24:54 MST--2026-04-24 17:25:27 MST

# infix operator
iv2 <- dt1 %--% dt2
iv2 == iv1
#> [1] TRUE

时区

处理时区可能会很棘手。 下面的引文出自 Python 文档，但对 R 同样适用：

“世界各地调整时间的规则更多是政治性的而非理性的，而且经常变化，除了 UTC，没有哪一种标准适用于所有应用。”

关于时区，有几点一般性说明：

• datetime 总是包含一个时区（tz）；date 则不感知时区。
• 日期时间构造函数通常默认为 UTC。
• now() 函数是个例外：它从系统时钟获取你的本地时间，包括 tz。 默认使用本地 tz，但也可以指定其他值，比如 now("UTC")。

# timezone defaults to UTC
local <- ymd_hm("2026-04-25 10:32")
local
#> [1] "2026-04-25 10:32:00 UTC"

# timezone can be specified
AZ <- ymd_hm("2026-04-25 10:32", tz = "America/Phoenix")
AZ
#> [1] "2026-04-25 10:32:00 MST"

# same clocktime, different tz
local - AZ
#> Time difference of -7 hours

涉及时区的运算，用时长的比用时期的更可靠。

结语

处理日期和日期时间，用 lubridate 通常比用 Base R 容易得多。

本概念尝试给出一个概览，但难免遗漏了很多细节。

冒着重复的风险说一句：文档是你的朋友，请务必使用它。