Začněte nyníZačněte zdarma

Datetimes se také chovají rozumně

Stejně jako objekty Date můžeš objekty POSIXct vykreslovat i používat v matematických operacích.

V tomto cvičení uvidíš, jak rychle si lidé stahují nové verze R – a to prozkoumáním logů stahování z RStudio CRAN mirror.

R 3.2.0 bylo vydáno "2015-04-16 07:13:33", takže soubor cran-logs_2015-04-17.csv obsahuje náhodný vzorek stahování ze 16., 17. a 18. dubna.

Toto cvičení je součástí kurzu

Práce s daty a časy v R

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

  • Pomocí read_csv() načti soubor cran-logs_2015-04-17.csv.
  • Vypiš logs a podívej se, jaké informace máme ke každému stahování.
  • Ulož čas vydání R 3.2.0 jako objekt POSIXct.
  • Zjisti, kdy byl podán první požadavek na stažení verze 3.2.0 – filtruj hodnoty ve sloupci datetime, které jsou větší než release_time.
  • Nakonec si prohlédni, jak stahování přibývala: vytvoř histogramy doby stahování pro verzi 3.2.0 a předchozí verzi 3.1.3. Většinu kódu jsme připravili – stačí jen nastavit estetiku x na sloupec datetime.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Import "cran-logs_2015-04-17.csv" with read_csv()
logs <- read_csv(___)

# Print logs
___

# Store the release time as a POSIXct object
release_time <- ___("2015-04-16 07:13:33", tz = "UTC")

# When is the first download of 3.2.0?
logs %>% 
  filter(___,
    r_version == "3.2.0")

# Examine histograms of downloads by version
ggplot(logs, aes(x = ___)) +
  geom_histogram() +
  geom_vline(aes(xintercept = as.numeric(release_time)))+
  facet_wrap(~ r_version, ncol = 1)
Upravit a spustit kód