1時間ほど前に書いた記事では，Rで文字列を時刻データに変換するのに「私はas.POSIXctを使います」と言ってましたが，訂正します．
私はas.POSIXctを２度と使いません．
今なら断言できます．Rでas.POSIXctを使ってる奴，素人です．
as.POSIXctを使ってる人，人生を無駄にしています．
as.POSIXctを使ってる勘違い野郎，さっきまでの私です．
では，代わりに何を使うか．それが，fasttimeパッケージのfastPOSIXctです．さっき，偶然，インターネット検索で見つけましたが，このコマンドが私の人生を救ってくれると思います．それくらい，時系列解析，特に実世界データを分析する際には，時刻データの処理の高速化が重要です．なら，C言語使えよと言われるかもしれませんが，C言語で日付や時刻を扱うの面倒くさいです．１０年前は，C言語とRの使用時間の比は9:1くらいでしたが，今は，1:99くらいです．
fasttimeパッケージのインストール
一度もfasttimeパッケージを使ったことがない人は，
install.packages("fasttime")を実行してパッケージをインストールしてください．
処理時間の比較
fastPOSIXctのすごさを体感するために，数値実験をしてみます．
使うのは以下のRスクリプトです．
# 日時の文字列データを生成 (テスト用に時刻データを文字列に変換)
time.chr <- as.character(seq(as.POSIXct("2022-09-20 00:00:00"),as.POSIXct("2022-09-30 00:00:00"),"1 sec"))
###############################################
# Rの関数as.POSIXctを使った場合
system.time(time <- as.POSIXct(time.chr))
###############################################
# "fasttime"パッケージのfastPOSIXctを使った場合
# パッケージインストール用
# install.packages("fasttime")
require(fasttime)
system.time(time <- fastPOSIXct(time.chr))
このRスクリプトを実行すると，処理時間が表示されます．ここで使った，system.timeは処理時間を計算してくれるコマンドです．
as.POSIXctを使って文字列を時刻データに変換すると，
> system.time(time <- as.POSIXct(time.chr))
ユーザ システム 経過
13.67 0.00 13.67 という結果になりました．注目するのはユーザの部分の値で，処理時間が13.67秒かかったということです．
次に，fastPOSIXctを使って文字列を時刻データに変換すると，
> system.time(time <- fastPOSIXct(time.chr))
ユーザ システム 経過
0.09 0.00 0.09 という結果になりました．処理時間は，0.09秒でした．100m走のタイムが1/100になったくらいの衝撃です．
fastPOSIXctを使って変換しても，結果はas.POSIXctと同じです．
【重要】日本時間での使い方
fastPOSIXctを使うときの注意は，時刻のタイムスタンプが"GMT" (グリニッジ標準時)になってしまうことです．それと，常に1970-01-01 00:00:00が基準になり，as.POSIXctにあったoriginのオプションはありません．
タイムスタンプが"GMT"というのは不便です．現状では，日本時間で時刻を扱うときは以下のようにする必要があります．
time <- fastPOSIXct(time, tz="Japan")-9*60*60
ここでは，タイムスタンプを"JST" (日本標準時)に指定して，"GMT"から"JST"の時差として勝手に補正される9時間の時差を差し引くことで，正しい日本時間にしています．
まとめ
そのうち，as.POSIXctは改良されて速くなると思いますが，現状では，as.POSIXctなんて使ってられません．
私は何ヶ月にもわたる長期計測データを分析することが多いので，fastPOSIXctはむちゃくちゃ助かります．今まで時刻の処理だけで10分くらいかかっていたものが，５秒以下で終わるって，感動です．
