Začněte nyníZačněte zdarma

Import hodinových dat o počasí

Hodinová data jsou trochu jiná. Informace o datu jsou rozloženy do tří sloupců – year, month a mday – takže je budeš muset spojit pomocí make_date().

Informace o čase jsou zase v samostatném sloupci time. Datum a čas uložené v různých proměnných jsou v datech zcela běžné. Jedním ze způsobů, jak sestavit hodnoty datetime, je sloučit sloupce date a time do jednoho řetězce a ten pak parsovat. Přesně to uděláš v tomto cvičení.

Toto cvičení je součástí kurzu

Práce s daty a časy v R

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

  • Načti hodinová data ze souboru "akl_weather_hourly_2016.csv" pomocí read_csv() a vypiš akl_hourly_raw, abys ověřil/a, že datum je rozloženo do sloupců year, month a mday.
  • Pomocí mutate() vytvoř sloupec date s využitím funkce make_date().
  • Sloupce date a time jsme už pro tebe spojili. Vytvoř sloupec datetime parsováním sloupce datetime_string.
  • Podívej se na sloupce date, time a datetime a ověř, že si navzájem odpovídají.
  • Prohlédni si data vizuálně – vynos datetime na osu x a temperature na osu y.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

library(lubridate)
library(readr)
library(dplyr)
library(ggplot2)

# Import "akl_weather_hourly_2016.csv"
akl_hourly_raw <- ___

# Print akl_hourly_raw
___

# Use make_date() to combine year, month and mday 
akl_hourly  <- akl_hourly_raw  %>% 
  mutate(date = make_date(year = ___, month = ___, day = ___))

# Parse datetime_string 
akl_hourly <- akl_hourly  %>% 
  mutate(
    datetime_string = paste(date, time, sep = "T"),
    datetime = ___(datetime_string)
  )

# Print date, time and datetime columns of akl_hourly
akl_hourly %>% select(___, ___, ___)

# Plot to check work
ggplot(akl_hourly, aes(x = ___, y = ___)) +
  geom_line()
Upravit a spustit kód