Was kannst du extrahieren?
Wie du im Video gesehen hast, lassen sich Bestandteile eines Datetime-Objekts mit lubridate-Funktionen gleichen Namens extrahieren, z. B. year(), month(), day(), hour(), minute() und second(). Sie funktionieren alle gleich: übergib einfach ein einzelnes Datetime-Objekt oder einen Vektor von Datetimes.
Es gibt auch einige nützliche Funktionen, die andere Aspekte eines Datetime zurückgeben, etwa ob es am Vormittag liegt am(), während der Sommerzeit dst(), in einem leap_year() oder in welchem quarter() oder semester() es liegt.
Probiere sie aus, indem du die Veröffentlichungszeitpunkte der R-Versionen mit den Daten aus Kapitel 1 untersuchst.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Arbeiten mit Datums- und Zeitangaben in R
Anleitung zur Übung
Wir haben release_time, die datetime-Spalte des releases-Datensatzes aus Kapitel 1, in deinen Workspace gelegt.
- Untersuche das
head()vonrelease_time, um zu prüfen, dass dies ein Vektor von Datetimes ist. - Extrahiere den Monat aus
release_timeund sieh dir die ersten Einträge mithead()an. - Um zu sehen, in welchen Monaten es die meisten Releases gibt, extrahiere den Monat und leite per Pipe an
table()weiter. - Wiederhole das, um zu sehen, in welchen Jahren es die meisten Releases gibt.
- Passieren Releases am Vormittag (UTC)? Prüfe, ob die Stunde einer Veröffentlichung kleiner als
12ist, und fasse mitmean()zusammen. - Alternativ kannst du mit
am()herausfinden, wie oft Releases am Vormittag stattfinden.
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
# Examine the head() of release_time
head(___)
# Examine the head() of the months of release_time
head(___(release_time))
# Extract the month of releases
___(release_time) %>% table()
# Extract the year of releases
___(release_time) %>% table()
# How often is the hour before 12 (noon)?
mean(___(release_time) < ___)
# How often is the release in am?
mean(___(release_time))