1）Base R假设您需要单独的月份和年份数字列，请定义一个函数，将问题中所示格式的字符串转换为年份或月份数字，然后调用该函数两次。

toNum <- function(x, fmt) format(as.Date(x, "%m/%d/%y"), fmt) |>
  type.convert(as.is = TRUE)
transform(df, year = toNum(starttime, "%Y"), month = toNum(starttime, "%m"))

给予

starttime year month
1  12/16/20 7:24 2020    12
2  6/21/21 13:20 2021     6
3   1/22/20 9:03 2020     1
4  1/07/20 17:19 2020     1
5  11/8/21 10:14 2021    11
6           <NA>   NA    NA
7           <NA>   NA    NA
8  10/26/21 7:19 2021    10
9   3/14/22 9:48 2022     3
10 5/12/22 13:29 2022     5

2）yearmon假设您需要一个yearmon类列，该列在内部将年和月表示为year + fraction，其中fraction为0表示Ja，1/12表示Feb，...，11/12表示Dec，这样它就可以适当地排序，并加上1/12，例如：我们可以使用下面的公式给予下一个月。注意，如果ym是yearmon，那么as.integer（ym）是年份，cycle（ym）是月份数（1，2，...，12）。

library(zoo)
transform(df, yearmon = as.yearmon(starttime, "%m/%d/%y"))

给出：

starttime  yearmon
1  12/16/20 7:24 Dec 2020
2  6/21/21 13:20 Jun 2021
3   1/22/20 9:03 Jan 2020
4  1/07/20 17:19 Jan 2020
5  11/8/21 10:14 Nov 2021
6           <NA>     <NA>
7           <NA>     <NA>
8  10/26/21 7:19 Oct 2021
9   3/14/22 9:48 Mar 2022
10 5/12/22 13:29 May 2022

注意
如果要按starttime排序，请使用

ct <- as.POSIXct(df$starttime, format = "%m/%d/%Y %H:%M")
df[order(ct),, drop = FALSE ]

如果希望输出按时间顺序排序，可以使用tsibble::yearmonth类型：

tsibble::yearmonth(lubridate::mdy_hm(c("12/16/20 7:24", "6/21/21 13:20", "1/22/20 9:03", "1/07/20 17:19", 
  "11/8/21 10:14", NA, NA, "10/26/21 7:19", "3/14/22 9:48", "5/12/22 13:29")))

结果

<yearmonth[10]>
 [1] "2020 Dec" "2021 Jun" "2020 Jan" "2020 Jan" "2021 Nov" NA         NA        
 [8] "2021 Oct" "2022 Mar" "2022 May"

一个选项是使用mdy_hm（从lubridate）转换为日期时间类POSIXct，然后使用format提取月份（%b）和4位数年份（%Y），使用filter提取NA元素，并基于转换后的日期时间列提取arrange

library(dplyr)
library(lubridate)
df %>% 
   mutate(starttime = mdy_hm(starttime),
         yearmonth = format(starttime, "%b %Y")) %>%
   filter(complete.cases(yearmonth)) %>%
   arrange(starttime)

• 输出

# A tibble: 8 × 2
  starttime           yearmonth
  <dttm>              <chr>    
1 2020-01-07 17:19:00 Jan 2020 
2 2020-01-22 09:03:00 Jan 2020 
3 2020-12-16 07:24:00 Dec 2020 
4 2021-06-21 13:20:00 Jun 2021 
5 2021-10-26 07:19:00 Oct 2021 
6 2021-11-08 10:14:00 Nov 2021 
7 2022-03-14 09:48:00 Mar 2022 
8 2022-05-12 13:29:00 May 2022

使用lubridate尝试此操作

library(lubridate)

data.frame(df, 
  Year = format(mdy_hm(df$starttime), "%Y"), 
  MonthYear = format(mdy_hm(df$starttime), "%b %Y"))
       starttime Year MonthYear
1  12/16/20 7:24 2020  Dec 2020
2  6/21/21 13:20 2021  Jun 2021
3   1/22/20 9:03 2020  Jan 2020
4  1/07/20 17:19 2020  Jan 2020
5  11/8/21 10:14 2021  Nov 2021
6           <NA> <NA>      <NA>
7           <NA> <NA>      <NA>
8  10/26/21 7:19 2021  Oct 2021
9   3/14/22 9:48 2022  Mar 2022
10 5/12/22 13:29 2022  May 2022

它将mdy_hm与format结合使用，以获得所需的Year %Y和%b %Y，并将日期的月份和年份部分缩写。
已排序的数据列：

df_new <- data.frame(df, 
  Year = format(mdy_hm(df$starttime), "%Y"), 
  MonthYear = format(mdy_hm(df$starttime), "%b %Y"))

df_new[order(my(df_new$MonthYear)),]
       starttime Year MonthYear
3   1/22/20 9:03 2020  Jan 2020
4  1/07/20 17:19 2020  Jan 2020
1  12/16/20 7:24 2020  Dec 2020
2  6/21/21 13:20 2021  Jun 2021
8  10/26/21 7:19 2021  Oct 2021
5  11/8/21 10:14 2021  Nov 2021
9   3/14/22 9:48 2022  Mar 2022
10 5/12/22 13:29 2022  May 2022
6           <NA> <NA>      <NA>
7           <NA> <NA>      <NA>

无NA s

na.omit(df_new[order(my(df_new$MonthYear)),])
       starttime Year MonthYear
3   1/22/20 9:03 2020  Jan 2020
4  1/07/20 17:19 2020  Jan 2020
1  12/16/20 7:24 2020  Dec 2020
2  6/21/21 13:20 2021  Jun 2021
8  10/26/21 7:19 2021  Oct 2021
5  11/8/21 10:14 2021  Nov 2021
9   3/14/22 9:48 2022  Mar 2022
10 5/12/22 13:29 2022  May 2022

数据

df <- structure(list(starttime = c("12/16/20 7:24", "6/21/21 13:20",
"1/22/20 9:03", "1/07/20 17:19", "11/8/21 10:14", NA, NA, "10/26/21 7:19",
"3/14/22 9:48", "5/12/22 13:29")), class = "data.frame", row.names = c(NA,
-10L))