9.4 시간 범위

다음으로 뺄셈, 덧셈, 나눗셈 같은 산술연산이 데이트형에 어떻게 동작하는지 알아보자. 여기에서는 시간 범위(time span)를 대표하는 중요한 클래스 세 가지를 배우게 된다.

  • 듀레이션형 (duration): 정확한 초를 나타냄.
  • 피리어드형 (period): 주와 월과 같은 인간의 단위를 나타냄.
  • 인터벌형 (interval): 시점과 종점을 나타냄.

9.4.1 듀레이션형

R에서 두 데이트형 뺄셈을 하면 difftime형 객체가 생긴다.

# 해들리의 나이는?
h_age <- today() - ymd(19791014)
h_age
## Time difference of 15092 days

difftime 클래스 객체는 초, 분, 시, 일 또는 주의 시간 범위를 기록한다. 이러한 애매함 때문에 difftime형으로 작업하는 것이 약간 고통스러울 수 있다. 따라서 lubridate 는 항상 초를 사용하는 대안 클래스, 듀레이션형 을 제공한다.

as.duration(h_age)
## [1] "1303948800s (~41.32 years)"

듀레이션형에는 편리한 생성자가 많다.

dseconds(15)
## [1] "15s"
dminutes(10)
## [1] "600s (~10 minutes)"
dhours(c(12, 24))
## [1] "43200s (~12 hours)" "86400s (~1 days)"
ddays(0:5)
## [1] "0s"                "86400s (~1 days)"  "172800s (~2 days)"
## [4] "259200s (~3 days)" "345600s (~4 days)" "432000s (~5 days)"
dweeks(3)
## [1] "1814400s (~3 weeks)"
dyears(1)
## [1] "31557600s (~1 years)"

듀레이션형은 항상 초 단위로 시간 범위를 기록한다. 이보다 큰 단위를 생성하려면 분, 시, 일, 주, 연을 표준비율로 변환해야 한다(분당 60초, 시당 60분, 일당 24시, 주당 7일, 연당 365일).

듀레이션형을 더하거나 곱할 수 있다.

2 * dyears(1)
## [1] "63115200s (~2 years)"
dyears(1) + dweeks(12) + dhours(15)
## [1] "38869200s (~1.23 years)"

일(day)에서 듀레이션형을 더하고 뺄 수 있다.{r}

tomorrow <- today() + ddays(1)
last_year <- today() - dyears(1)

그러나 듀레이션형은 정확한 초 개수로 표시하므로 때로는 예상치 못한 결과를 얻을 수도 있다.

one_pm <- ymd_hms("2016-03-12 13:00:00", tz = "America/New_York")

one_pm
## [1] "2016-03-12 13:00:00 EST"
one_pm + ddays(1)
## [1] "2016-03-13 14:00:00 EDT"

3월 12일 오후 1시의 1일 후가 왜 3월 13일 오후 2시인가? 날짜를 주의 깊게 보면 시간대가 바뀌어 있다. 일광절약제 때문에 3월 12일에는 23시만 있다. 따라서 하루에 해당하는 초를 더하면 다른 시간을 갖게 된다.

9.4.2 피리어드형

이 문제를 해결하기 위해 lubridate 는 **피리어드형을 제공한다. 피리어드형은 시간 범위이지만 정해진 초 길이가 없다. 대신 일과 월과 같은 ’사람의‘ 시간으로 동작한다. 따라서 작동 방식이 보다 직관적이다.

one_pm
## [1] "2016-03-12 13:00:00 EST"
one_pm + days(1)
## [1] "2016-03-13 13:00:00 EDT"

듀레이션형과 마찬가지로 피리어드형은 다수의 생성 함수로 편리하게 생성할 수 있다.

seconds(15)
## [1] "15S"
minutes(10)
## [1] "10M 0S"
hours(c(12, 24))
## [1] "12H 0M 0S" "24H 0M 0S"
days(7)
## [1] "7d 0H 0M 0S"
months(1:6)
## [1] "1m 0d 0H 0M 0S" "2m 0d 0H 0M 0S" "3m 0d 0H 0M 0S" "4m 0d 0H 0M 0S"
## [5] "5m 0d 0H 0M 0S" "6m 0d 0H 0M 0S"
weeks(3)
## [1] "21d 0H 0M 0S"
years(1)
## [1] "1y 0m 0d 0H 0M 0S"

피리어드형을 더하거나 곱할 수 있다.

10 * (months(6) + days(1))
## [1] "60m 10d 0H 0M 0S"
days(50) + hours(25) + minutes(2)
## [1] "50d 25H 2M 0S"

그리고 물론, 데이트형에 더해진다. 듀레이션형과 달리 피리어드형은 의도한 대로 동작한다.

# 윤년
ymd("2016-01-01") + dyears(1)
## [1] "2016-12-31 06:00:00 UTC"
ymd("2016-01-01") + years(1)
## [1] "2017-01-01"
# 일광절약제
one_pm + ddays(1)
## [1] "2016-03-13 14:00:00 EDT"
one_pm + days(1)
## [1] "2016-03-13 13:00:00 EDT"

이제 피리어드형을 사용해서 비행 날짜에 관련된 문제를 해결해보자. 일부 항공편은 뉴욕시에서 출발하기 전에 목적지에 도착한 것으로 보여진다.

flights_dt %>% 
  filter(arr_time < dep_time) 
## # A tibble: 10,633 x 9
##   origin dest  dep_delay arr_delay dep_time            sched_dep_time     
##   <chr>  <chr>     <dbl>     <dbl> <dttm>              <dttm>             
## 1 EWR    BQN           9        -4 2013-01-01 19:29:00 2013-01-01 19:20:00
## 2 JFK    DFW          59        NA 2013-01-01 19:39:00 2013-01-01 18:40:00
## 3 EWR    TPA          -2         9 2013-01-01 20:58:00 2013-01-01 21:00:00
## # ... with 10,630 more rows, and 3 more variables: arr_time <dttm>,
## #   sched_arr_time <dttm>, air_time <dbl>

이들은 심야 항공편이다. 우리는 출발과 도착시간 모두에 같은 날짜 정보를 사용했었지만, 이 항공편들은 도착시간이 다음날이다. 심야 항공편의 도착시간에 days(1) 을 더해서 문제를 해결할 수 있다.

flights_dt <- flights_dt %>% 
  mutate(
    overnight = arr_time < dep_time,
    arr_time = arr_time + days(overnight * 1),
    sched_arr_time = sched_arr_time + days(overnight * 1)
  )

이제 모든 항공편이 물리학의 법칙을 벗어나지 않는다.

flights_dt %>% 
  filter(overnight, arr_time < dep_time) 
## # A tibble: 0 x 10
## # ... with 10 variables: origin <chr>, dest <chr>, dep_delay <dbl>,
## #   arr_delay <dbl>, dep_time <dttm>, sched_dep_time <dttm>, arr_time <dttm>,
## #   sched_arr_time <dttm>, air_time <dbl>, overnight <lgl>

9.4.3 인터벌형

dyears(1) / ddays(365) 가 반환해야 하는 값은 명백하다. 바로 1인데 왜냐하면, 듀레이션형은 항상 초 단위로 표현하며 듀레이션형 1년은 365일에 해당하는 초로 정의되기 때문이다.

years(1) / days(1) 이 반환해야 하는 값은 무엇인가? 음… 2015년이라면 365를 반환해야하지만 2016년이면 366을 반환해야 한다! lubridate 가 하나의 명확한 답을 주기에 충분한 정보가 없다. 대신 경고와 함께 예측값을 준다.

years(1) / days(1)
## [1] 365.25

더 정확한 값을 원한다면 인터벌형 을 사용해야 한다. 인터벌형은 시작점이 있는 듀레이션형이어서 기간이 정확히 얼마인지 확인할 수 있도록 만든다.

next_year <- today() + years(1)
(today() %--% next_year) / ddays(1)
## [1] 365

한 인터벌형이 피리어드형 얼마에 해당하는지 확인하려면 정수 나누기를 사용해야 한다.

(today() %--% next_year) %/% days(1)
## [1] 365

9.4.4 요약

듀레이션형, 피리어드형, 인터벌형 중에서 선택은 어떻게 해야 하는가? 언제나 그렇듯이 주어진 문제를 해결하는 가장 간단한 데이터 구조를 선택하라. 단지 물리적인 시간만 고려하는 경우에는 듀레이션형을 사용하라. 사람의 시간을 추가해야 하는 경우에는 피리어드형을 사용하라. 사람이 사용하는 시간단위로 파악해야 하는 경우에는 인터벌형을 사용하라.

Figure 9.1 은 다른 데이터 유형 사이에 허용된 산술연산을 요약한 것이다.

The allowed arithmetic operations between pairs of date/time classes.

Figure 9.1: The allowed arithmetic operations between pairs of date/time classes.

9.4.5 연습문제

  1. 왜 months() 는 있고 dmonths() 는 없는가?
  2. R을 막 배우기 시작한 사람에게 days(overnight * 1) 을 설명하라. 어떻게 동작하는가?
  3. 2015년 매월 첫 날짜를 주는 데이트형 벡터를 생성하라. 현재 연도의 매월 첫 날짜를 주는 데이트형 벡터를 생성하라.
  4. 여러분의 생일이 (데이트형으로) 주어질 때, 나이를 연으로 반환하는 함수를 작성하라.
  5. 왜 다음은 작동하지 않는가? (today() %--% (today() + years(1)) / months(1)