Spécifiez le format de date personnalisé pour l'argument colClasses dans read.table / read.csv

Question:

Existe-t-il un moyen de spécifier le format de date lors de l'utilisation de l'argument colClasses dans read.table / read.csv?

(Je me rends compte que je peux convertir après l'importation, mais avec de nombreuses colonnes de date comme celle-ci, ce serait plus facile de le faire à l'étape d'importation)

Exemple:

J'ai un .csv avec des colonnes de date au format %d/%m/%Y.

dataImport <- read.csv("data.csv", colClasses = c("factor","factor","Date"))

Cela entraîne une erreur de conversion. Par exemple, 15/07/2008devient 0015-07-20.

Code reproductible:

data <- 
structure(list(func_loc = structure(c(1L, 2L, 3L, 3L, 3L, 3L, 
3L, 4L, 4L, 5L), .Label = c("3076WAG0003", "3076WAG0004", "3076WAG0007", 
"3076WAG0009", "3076WAG0010"), class = "factor"), order_type = structure(c(3L, 
3L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 3L, 1L), .Label = c("PM01", "PM02", 
"PM03"), class = "factor"), actual_finish = structure(c(4L, 6L, 
1L, 2L, 3L, 7L, 1L, 8L, 1L, 5L), .Label = c("", "11/03/2008", 
"14/08/2008", "15/07/2008", "17/03/2008", "19/01/2009", "22/09/2008", 
"6/09/2007"), class = "factor")), .Names = c("func_loc", "order_type", 
"actual_finish"), row.names = c(NA, 10L), class = "data.frame")


write.csv(data,"data.csv", row.names = F)                                                        

dataImport <- read.csv("data.csv")
str(dataImport)
dataImport

dataImport <- read.csv("data.csv", colClasses = c("factor","factor","Date"))
str(dataImport)
dataImport

Et voici à quoi ressemble la sortie:

Vous pouvez écrire votre propre fonction qui accepte une chaîne et la convertit en date en utilisant le format souhaité, puis utilisez le setAspour la définir comme asméthode. Ensuite, vous pouvez utiliser votre fonction dans le cadre des colClasses.

Essayer:

setAs("character","myDate", function(from) as.Date(from, format="%d/%m/%Y") )

tmp <- c("1, 15/08/2008", "2, 23/05/2010")
con <- textConnection(tmp)

tmp2 <- read.csv(con, colClasses=c('numeric','myDate'), header=FALSE)
str(tmp2)

Puis modifiez si nécessaire pour travailler pour vos données.

Éditer ---

Vous voudrez peut-être exécuter d' setClass('myDate')abord pour éviter l'avertissement (vous pouvez ignorer l'avertissement, mais cela peut devenir ennuyeux si vous le faites beaucoup et c'est un simple appel qui vous en débarrasse).

S'il n'y a qu'un seul format de date que vous souhaitez modifier, vous pouvez utiliser le Defaultspackage pour modifier le format par défaut dansas.Date.character

library(Defaults)
setDefaults('as.Date.character', format = '%d/%M/%Y')
dataImport <- read.csv("data.csv", colClasses = c("factor","factor","Date"))
str(dataImport)
## 'data.frame':    10 obs. of  3 variables:
##  $ func_loc     : Factor w/ 5 levels "3076WAG0003",..: 1 2 3 3 3 3 3 4 4 5
##  $ order_type   : Factor w/ 3 levels "PM01","PM02",..: 3 3 1 1 1 1 2 2 3 1
##  $ actual_finish: Date, format: "2008-10-15" "2009-10-19" NA "2008-10-11" ...

Je pense que la réponse de @Greg Snow est bien meilleure, car elle ne change pas le comportement par défaut d'une fonction souvent utilisée.

Au cas où vous auriez besoin de temps aussi:

setClass('yyyymmdd-hhmmss')
setAs("character","yyyymmdd-hhmmss", function(from) as.POSIXct(from, format="%Y%m%d-%H%M%S"))
d <- read.table(colClasses="yyyymmdd-hhmmss", text="20150711-130153")
str(d)
## 'data.frame':    1 obs. of  1 variable:
## $ V1: POSIXct, format: "2015-07-11 13:01:53"

Il y a longtemps, le problème a été résolu par Hadley Wickham. Donc, de nos jours, la solution est réduite à un seul revêtement:

library(readr)
data <- read_csv("data.csv", 
                  col_types = cols(actual_finish = col_datetime(format = "%d/%m/%Y")))

Peut-être que nous voulons même nous débarrasser des choses inutiles:

data <- as.data.frame(data)