时间类型的tibble类数据，数据清洗与一般的tibble数据会有不同，我们可以用不同的packages来尝试一下：
【数据】
选取深圳综指300106.SZ的18年2月22/23日的高频数据（tick级），可下载 ，但仅用于学习和练习之用，勿做任何商业用途。【用tidyquant包】【用tibbletime包（0.0.2版本）】【小结】

• tidyquant包的优点是，从quantmod，TTR，xts等包转移过来的成本较小，对于熟悉这些包的同学是福音，缺点就是函数比较规范化，比较难做个性化的数据操纵——类似我们在第二个例子中做的每隔45秒做一次切面的做法。
• tibbletime包可以满足较多个性化的数据清洗，但是版本还不太稳定，且做Rolling计算时，速度较慢，还需要等待其逐渐完善。