我有一个csv，其中包含约200万行日期字符串，其格式为:
2012/11/13 21:10:00
让我们称之为
csv$Date.and.Time我想将这些日期(及其伴随数据)尽快转换为xts
我编写了一个脚本，可以很好地执行转换(请参见下文)，但是它的运行速度非常慢，我想尽可能加快转换速度。
这是我目前的方法。有人对如何使其更快有任何建议吗？
dt <- as.POSIXct(csv$Date.and.Time,tz="UTC")
idx <- format(dt,tz=z,usetz=TRUE)
因此，脚本会将这些日期字符串转换为
POSIX.ct。然后，它使用format进行时区转换(z是代表我要转换到的TZ的变量)。然后，我进行常规的xts调用，以使其与csv中的其余数据一起成为xts系列。这有效100％。只是非常非常慢。我试过并行运行它(它什么也没做；如果有的话，它会使情况变得更糟)。我所说的“慢”是什么意思？
user system elapsed
155.246 16.430 171.650
那是在3GhZ，16GB ram 2012 mb pro上。在Win7机器上具有32GB RAM的类似处理器上，我可以得到的一半左右
我确定有人有更好的主意-我愿意通过
Rcpp等接受建议。但是，理想情况下，该解决方案可与csv结合使用，而不是与其他方法(如设置数据库)一起使用。话虽如此，我要通过任何能够实现最快转换的方法来做到这一点。我将非常感谢任何帮助。提前致谢。
最佳答案
您需要Simon的小而简单的fasttime软件包，该软件包以最快的方式完成此操作-通过不调用时间解析函数，而仅使用C级字符串函数。
它不支持strptime格式。实际上，它甚至没有格式字符串。但是格式正确的ISO格式变体(即yyyy-mm-dd hh:mm:ss.fff)将起作用，并且/分隔符也可能起作用。
关于r - 将200万行日期字符串加速转换为POSIX.ct，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/13638545/