Začněte nyníZačněte zdarma

Extrakce dat pro vizualizaci

Extrakce složek z datumu je zvlášť užitečná při průzkumu dat. Dříve v této kapitole jsi importoval/a denní data o počasí v Aucklandu a vytvořil/a graf časové řady desetiletých denních maximálních teplot. Takový graf sice poskytuje dobrý přehled o celém desetiletém období, ale roční vzorec z něj není příliš patrný.

V tomto cvičení využiješ složky dat k prozkoumání vzorce maximálních teplot v průběhu roku. Nejprve vytvoříš nové sloupce pro extrahované hodnoty a pak je použiješ ve dvou různých grafech.

Toto cvičení je součástí kurzu

Práce s daty a časy v R

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

  • Pomocí mutate() vytvoř tři nové sloupce: year, yday a month, které budou obsahovat odpovídající složky sloupce date. Nezapomeň označit měsíce jejich názvy.
  • Vytvoř graf s yday na ose x a max_temp na ose y, kde jsou linie seskupeny podle year. Každý rok odpovídá jedné linii v grafu, přičemž osa x pokrývá období od 1. ledna do 31. prosince.
  • Pro alternativní pohled vytvoř ridgeline plot (dříve známý jako joyplot) s max_temp na ose x, month na ose y a použij geom_density_ridges() z balíčku ggridges.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

library(ggplot2)
library(dplyr)
library(ggridges)

# Add columns for year, yday and month
akl_daily <- akl_daily %>%
  mutate(
    ___ = ___(date),
    ___ = ___(date),
    ___ = ___(date, ___))

# Plot max_temp by yday for all years
ggplot(akl_daily, aes(x = ___, y = ___)) +
  geom_line(aes(group = ___), alpha = 0.5)

# Examine distribution of max_temp by month
ggplot(akl_daily, aes(x = ___, y = ___, height = ..density..)) +
  geom_density_ridges(stat = "density")
Upravit a spustit kód