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法學在R語言中使用日期向量建立日期列，並排除週末。
如果我們有一個包含一週所有日期的日期向量，那麼我們可以利用子集化向量來建立日期列，同時排除週末，如下面的示例所示。子集化向量後，我們只需要將向量傳遞到data.frame函式中。
示例1
考慮下面的日期向量：
x<-seq(as.Date("2021-07-06"),as.Date("2021-07-25"),by = 1)為了子集化x並僅提取上面建立的資料框中的工作日，請將以下程式碼新增到上面的程式碼段中：
x<-seq(as.Date("2021-07-06"),as.Date("2021-07-25"),by = 1)
x<-x[!weekdays(x) %in% c("Saturday","Sunday")]為了在上面建立的資料框中建立x的日期列，請將以下程式碼新增到上面的程式碼段中：
x<-seq(as.Date("2021-07-06"),as.Date("2021-07-25"),by = 1)
x<-x[!weekdays(x) %in% c("Saturday","Sunday")]
df1<-data.frame(x)
df1輸出
如果您將上面給出的所有程式碼段作為一個程式執行，則會生成以下輸出：
x 1 2021-07-06 2 2021-07-07 3 2021-07-08 4 2021-07-09 5 2021-07-12 6 2021-07-13 7 2021-07-14 8 2021-07-15 9 2021-07-16 10 2021-07-19 11 2021-07-20 12 2021-07-21 13 2021-07-22 14 2021-07-23
示例2
考慮下面的日期向量：
y<-seq(as.Date("2021-01-01"),as.Date("2021-01-31"),by = 1)為了子集化x並僅提取上面建立的資料框中的工作日，請將以下程式碼新增到上面的程式碼段中：
y<-seq(as.Date("2021-01-01"),as.Date("2021-01-31"),by = 1)
y<-y[!weekdays(y) %in% c("Saturday","Sunday")]為了在上面建立的資料框中建立y的日期列，請將以下程式碼新增到上面的程式碼段中：
y<-seq(as.Date("2021-01-01"),as.Date("2021-01-31"),by = 1)
y<-y[!weekdays(y) %in% c("Saturday","Sunday")]
df2<-data.frame(y)
df2輸出
如果您將上面給出的所有程式碼段作為一個程式執行，則會生成以下輸出：
y 1 2021-01-01 2 2021-01-04 3 2021-01-05 4 2021-01-06 5 2021-01-07 6 2021-01-08 7 2021-01-11 8 2021-01-12 9 2021-01-13 10 2021-01-14 11 2021-01-15 12 2021-01-18 13 2021-01-19 14 2021-01-20 15 2021-01-21 16 2021-01-22 17 2021-01-25 18 2021-01-26 19 2021-01-27 20 2021-01-28 21 2021-01-29
示例3
考慮下面的日期向量：
z<-seq(as.Date("2021-04-01"),as.Date("2021-04-30"),by=1)為了子集化x並僅提取上面建立的資料框中的工作日，請將以下程式碼新增到上面的程式碼段中：
z<-seq(as.Date("2021-04-01"),as.Date("2021-04-30"),by=1)
z<-z[!weekdays(z) %in% c("Saturday","Sunday")]為了在上面建立的資料框中建立z的日期列，請將以下程式碼新增到上面的程式碼段中：
z<-seq(as.Date("2021-04-01"),as.Date("2021-04-30"),by=1)
z<-z[!weekdays(z) %in% c("Saturday","Sunday")]
df3<-data.frame(z)
df3輸出
如果您將上面給出的所有程式碼段作為一個程式執行，則會生成以下輸出：
z 1 2021-04-01 2 2021-04-02 3 2021-04-05 4 2021-04-06 5 2021-04-07 6 2021-04-08 7 2021-04-09 8 2021-04-12 9 2021-04-13 10 2021-04-14 11 2021-04-15 12 2021-04-16 13 2021-04-19 14 2021-04-20 15 2021-04-21 16 2021-04-22 17 2021-04-23 18 2021-04-26 19 2021-04-27 20 2021-04-28 21 2021-04-29 22 2021-04-30
更新於：2021年10月28日
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