Zaokrouhlování s meteorologickými daty
Kdy se zaokrouhlování hodí? V mnoha stejných situacích, kdy je užitečné extrahovat složky data. Výhoda zaokrouhlování oproti extrakci spočívá v tom, že zachovává kontext jednotky. Extrakce hodiny ti sice řekne, ve které hodině událost nastala, ale přijdeš o informaci, ve který den to bylo (pokud den neextrahuješ zvlášť). Zaokrouhlení na nejbližší hodinu naproti tomu zachovává den, měsíc i rok.
Jako příklad prozkoumáš, kolik pozorování na hodinu skutečně obsahují hodinová meteorologická data z Aucklandu.
Toto cvičení je součástí kurzu
Práce s daty a časy v R
Pokyny k cvičení
- Vytvoř nový sloupec
day_hour, který bude obsahovat hodnotudatetimezaokrouhlenou dolů na nejbližší hodinu. - Pomocí
count()na sloupciday_hourspočítej, kolik pozorování připadá na každou hodinu. Která hodnota se zdá být nejčastější? - Rozšiř pipeline tak, aby po počítání filtrovala pozorování, kde
nse nerovná2.
Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi
Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.
# Create day_hour, datetime rounded down to hour
akl_hourly <- akl_hourly %>%
mutate(
day_hour = ___(datetime, unit = ___)
)
# Count observations per hour
akl_hourly %>%
count(___)
# Find day_hours with n != 2
akl_hourly %>%
count(___) %>%
filter(___) %>%
arrange(desc(n))