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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

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Anleitung zur Übung

Wir haben release_time, die datetime-Spalte des releases-Datensatzes aus Kapitel 1, in deinen Workspace gelegt.

  • Untersuche das head() von release_time, um zu prüfen, dass dies ein Vektor von Datetimes ist.
  • Extrahiere den Monat aus release_time und sieh dir die ersten Einträge mit head() 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 12 ist, und fasse mit mean() 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))
Code bearbeiten und ausführen