Arithmetik mit Zeitspannen

Du kannst Zeitspannen addieren und subtrahieren, um Zeitspannen verschiedener Länge zu erstellen, und sie sogar mit Zahlen multiplizieren. Um zum Beispiel eine Dauer von drei Tagen und drei Stunden zu erzeugen, könntest du schreiben: ddays(3) + dhours(3), oder 3*ddays(1) + 3*dhours(1) oder sogar 3*(ddays(1) + dhours(1)).

Über Nordamerika gab es am 2017-08-21 um 18:26:40 eine Sonnenfinsternis. Die nächste Finsternis mit ähnlicher Geometrie lässt sich vorhersagen, indem man Datum und Uhrzeit um einen Saros in die Zukunft verschiebt. Ein Saros ist eine Zeitspanne, die 223 synodischen Monaten entspricht. Ein synodischer Monat ist der Zeitraum der Mondphasen, also eine Dauer von 29 Tagen, 12 Stunden, 44 Minuten und 3 Sekunden.

Genau das machst du in dieser Übung!

Diese Übung ist Teil des Kurses

Arbeiten mit Datums- und Zeitangaben in R

Anleitung zur Übung

Erzeuge eine Dauer für einen synodischen Monat: 29 Tage, 12 Stunden, 44 Minuten und 3 Sekunden.
Erzeuge eine Dauer für einen Saros, indem du synodic mit 223 multiplizierst.
Addiere saros zu eclipse_2017, um die nächste Finsternis vorherzusagen.

Interaktive Übung

Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.

# Time of North American Eclipse 2017
eclipse_2017 <- ymd_hms("2017-08-21 18:26:40")

# Duration of 29 days, 12 hours, 44 mins and 3 secs
synodic <- ___

# 223 synodic months
saros <- ___

# Add saros to eclipse_2017

Code bearbeiten und ausführen

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Arbeiten mit Datums- und Zeitangaben in R

Mittlere SchwierigkeitSchwierigkeitsgrad

4.8+

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R weiß nicht von selbst, dass etwas ein Datum oder eine Zeit ist – das musst du angeben. In diesem Kapitel lernst du einige der Arten kennen, wie R Datums- und Zeitangaben speichert, indem du erkundest, wie oft R-Versionen erscheinen und wie schnell sie heruntergeladen werden. Außerdem bekommst du einen Vorgeschmack auf das, was dich in den folgenden Kapiteln erwartet.

Exercise 1: Einführung in Datumsangaben Exercise 2: ISO-8601-Daten erkennen Exercise 3: Datumsangaben festlegen Exercise 4: Automatischer Import Exercise 5: Warum mit Datumsangaben arbeiten?Exercise 6: Plotten Exercise 7: Arithmetische und logische Operatoren Exercise 8: Und wie sieht es mit Zeiten aus?Exercise 9: Datetimes in R einlesen Exercise 10: Auch mit Datetimes lässt sich gut arbeiten Exercise 11: Warum lubridate?

Datums- und Zeitangaben gibt es in einer Vielzahl von Formaten. Die erste Hürde ist daher oft, dein Format in ein R-Datetime zu parsen. Dieses Kapitel zeigt dir, wie du mit dem Paket lubridate Datums- und Zeitangaben importierst. Du lernst außerdem, wie du Teile einer Datums-Zeit extrahierst. Üben wirst du das, indem du das Wetter im Geburtsort von R, Auckland (NZ), untersuchst.

Exercise 1: Datumsangaben mit lubridate parsen Exercise 2: Die richtige Parsing-Funktion auswählen Exercise 3: Eine Reihenfolge mit `parse_date_time()` angeben Exercise 4: Wetter in Auckland Exercise 5: Tägliche Wetterdaten importieren Exercise 6: Stündliche Wetterdaten importieren Exercise 7: Teile eines Datetime-Objekts extrahieren Exercise 8: Was kannst du extrahieren?Exercise 9: Nützliche Beschriftungen hinzufügen Exercise 10: Extrahieren fürs Plotten Exercise 11: Teile extrahieren zum Filtern und Zusammenfassen Exercise 12: Datetimes runden Exercise 13: Runden üben Exercise 14: Runden mit den Wetterdaten

Datums-Zeiten in R zu bekommen, ist nur der erste Schritt. Jetzt, da du weißt, wie man sie parst, musst du lernen, damit zu rechnen. In diesem Kapitel lernst du die verschiedenen Arten kennen, Zeitspannen mit lubridate darzustellen, und wie du sie nutzt, um mit Datums-Zeiten zu rechnen. Am Ende des Kapitels hast du berechnet, wie lange es her ist, dass der erste Mensch den Mond betreten hat, Datumsfolgen zur Planung von Erinnerungen erzeugt, den Zeitpunkt einer Sonnenfinsternis ermittelt und die Regierungszeiten der Monarchen Englands erkundet (und welche Halley’schen Kometen gesehen haben könnten!).

Exercise 1: Differenzen von Datetimes bilden Exercise 2: Wie lange ist es her?Exercise 3: Wie viele Sekunden hat ein Tag?Exercise 4: Zeitspannen.Exercise 5: Eine Zeitspanne zu einem Datum/Zeitpunkt addieren oder subtrahieren Exercise 6: Duration oder Period?Exercise 7: Arithmetik mit Zeitspannen

Aktuelle Übung

Exercise 8: Sequenzen von Datetimes erzeugen Exercise 9: Das knifflige an Monaten Exercise 10: Intervalle Exercise 11: Intervalle untersuchen. Regierungszeiten von Königen und Königinnen Exercise 12: Intervalle und Datetimes vergleichen Exercise 13: In Durations und Periods umwandeln

Du kennst nun das meiste, was du brauchst, um Daten mit Datums- und Zeitangaben zu bewältigen. In der Praxis können jedoch noch einige weitere Probleme auftreten. In diesem letzten Kapitel lernst du mehr darüber, indem du zu einigen früheren Datenbeispielen zurückkehrst und erfährst, wie du mit Zeitzonen umgehst, Zeiten behandelst, wenn dir das Datum egal ist, Datumsangaben schnell parst und Datums- und Zeitangaben ausgibst.

Exercise 1: Zeitzonen Exercise 2: Zeitzone festlegen Exercise 3: In einer Zeitzone anzeigen Exercise 4: Zeitzonen in den Wetterdaten Exercise 5: Uhrzeiten ohne Datum Exercise 6: Mehr zum Importieren und Exportieren von Datum-Uhrzeit-Werten Exercise 7: Schnelles Parsen mit fasttime Exercise 8: Schnelles Parsen mit lubridate::fast_strptime Exercise 9: Schöne Datums- und Zeitangaben ausgeben Exercise 10: Abschluss