将数据框data3.1中的时间变量拆分为：年，月，日，时四个变量，时变量的值选用二十四小时制，即0-23；将年，月，日，时四个变量依次放在第2列到第5列，新数据框存入data3.2。最后将data3.2导出到文件夹中，文件名为:“二楼卫生间和卧室的各壁面温度. xlsx”。

在R语言中，可以使用` lubridate `包来进行日期时间操作。首先安装并加载这个包，然后按照以下步骤操作：

# 安装并加载lubridate包 (如果没有安装过)
install.packages("lubridate")
library(lubridate)

# 假设data3.1有一个名为'datetime'的时间戳列
data3.2 <- data3.1 %>%
  mutate(
    year = year(datetime),
    month = month(datetime),
    day = day(datetime),
    hour = hour(datetime, format = "H") %>% # 使用24小时制
    as.numeric()  # 确保hour是数值型而非字符型
  ) %>%
  select(-datetime) # 移除原时间列

# 将新数据框导出到xlsx文件
write.xlsx(data3.2, file = "二楼卫生间和卧室的各壁面温度.xlsx", row.names = FALSE)

这段代码首先提取了年、月、日和小时信息，并将它们放在新的列中。注意`hour`列使用`format = "H"`确保是以24小时制表示的。最后，`write.xlsx()`函数用于将结果保存为Excel文件。

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R语言 数据框里每个变量有多少缺失值

在R语言中，数据框（data frame）是进行数据分析和处理时常用的数据结构，它可以存储不同类型的数据。当处理实际数据时，经常会遇到数据缺失的情况。为了了解数据框中每个变量包含多少缺失值，可以使用R语言的一些函数来帮助我们快速得到结果。

以下是几种方法来查看数据框中每个变量的缺失值数量：

1. 使用`is.na()`函数结合`colSums()`函数：

colSums(is.na(dataframe))

其中`dataframe`是你的数据框变量名，这个命令会返回一个向量，包含每个变量的缺失值数量。

2. 使用`summary()`函数：

summary(dataframe)

`summary()`函数可以提供数据框的概览，包括每个变量的缺失值数量以及一些统计摘要。

3. 使用`apply()`函数结合`is.na()`函数：

apply(dataframe, 2, function(x) sum(is.na(x)))

这里的`dataframe`同上，`apply()`函数用于应用函数到数据框的每一列（`2`表示按列应用），`sum(is.na(x))`部分会计算每列的缺失值总数。

使用这些方法可以快速得到数据框中每个变量的缺失值数量，从而进行进一步的数据处理和分析。

如何将空数据框追加到名为'.data.frame'的变量中，并为列'KHS'添加一个值为整数0的新列？

如果你想将一个空数据框追加到已经存在的`.data.frame`变量，并且为列`KHS`添加一个新的整数0列，可以按照以下步骤进行：

首先，你需要创建一个空的数据框，通常我们可以使用`data.frame()`函数，但如果已经有其他结构相似的空数据框，可以直接赋值给`.data.frame`变量：

if(is.null(.data.frame)) {
  .data.frame <- data.frame()   # 如果`.data.frame`为空
} else if(nrow(.data.frame) == 0) {
  .data.frame <- .data.frame     # 如果`.data.frame`已存在但无行
}

# 然后为新的`KHS`列添加整数0
.cols_to_add <- data.frame(KHS = rep(0, nrow(.data.frame))) 

# 如果`KHS`列不存在，直接追加；如果存在，追加新列到原有数据框
if("KHS" %in% colnames(.data.frame)) {
  .data.frame <- cbind(.data.frame, _cols_to_add)
} else {
  .data.frame <- rbind(.data.frame, _cols_to_add)
}

上述代码会先检查`.data.frame`是否存在以及是否有行。如果没有，则初始化一个空数据框，然后为`KHS`添加一个包含全是0的列。如果`KHS`列已存在，它将在原有的数据框基础上追加新列。