資料處理時，常需要將時間轉換為接近的整點，
如：9:47 轉換為 10:00；14:03 轉換為 14:00
或是以 15 分鐘為區間，
如：9:47 轉換為 9:45、5:23 轉換為 5:30
以下分別介紹 R 與 Python 兩種語言的處理方式
R
使用 lubridate 套件中的 round_date（四捨五入）、floor_date（向下取整）、ceiling_date（向上取整）
三者皆可依照需求指定時間精度，以下範例分別以 5 分鐘、10 分鐘、1 小時取接近值
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| x <- as.POSIXct("2017-10-11 09:49:03")
lubridate::round_date(x, "5 minute") # 2017-10-11 09:50:00
lubridate::round_date(x, "10 minute") # 2017-10-11 09:50:00
lubridate::round_date(x, "hour") # 2017-10-11 10:00:00
lubridate::floor_date(x, "5 minute") # 2017-10-11 09:45:00
lubridate::floor_date(x, "10 minute") # 2017-10-11 09:40:00
lubridate::floor_date(x, "hour") # 2017-10-11 10:00:00
lubridate::ceiling_date(x, "5 minute") # 2017-10-11 09:50:00
lubridate::ceiling_date(x, "10 minute") # 2017-10-11 09:50:00
lubridate::ceiling_date(x, "hour") # 2017-10-11 10:00:00
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Python
Python 本身較難處理這類情況，因此會使用 Pandas 套件中 pandas.Series.dt accessor，使用其 round（四捨五入）、floor（向下取整）、ceil（向上取整）
亦可依照需求指定時間精度，以下範例分別以 5 分鐘、10 分鐘、1 小時取接近值
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| x = pd.Series([datetime(2017,10,11,9,49,3)])
x.dt.round('5 min') # 2017-10-11 09:50:00
x.dt.round('10 min') # 2017-10-11 09:50:00
x.dt.round('1 h') # 2017-10-11 10:00:00
x.dt.floor('5 min') # 2017-10-11 09:45:00
x.dt.floor('10 min') # 2017-10-11 09:40:00
x.dt.floor('1 h') # 2017-10-11 09:00:00
x.dt.ceil('5 min') # 2017-10-11 09:50:00
x.dt.ceil('10 min') # 2017-10-11 09:50:00
x.dt.ceil('1 h') # 2017-10-11 10:00:00
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