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Extraer para visualizar

Extraer componentes de un datetime es especialmente útil al explorar datos. Al principio del capítulo importaste datos diarios del tiempo en Auckland y creaste una serie temporal de diez años con la temperatura máxima diaria. Aunque ese gráfico te da una buena visión general de la década completa, es difícil ver el patrón anual.

En este ejercicio usarás componentes de las fechas para explorar el patrón de la temperatura máxima a lo largo del año. El primer paso es crear nuevas columnas para guardar las partes extraídas y, después, las usarás en un par de gráficos.

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Trabajar con fechas y horas en R

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Instrucciones del ejercicio

  • Usa mutate() para crear tres columnas nuevas: year, yday y month que contengan, respectivamente, esos componentes de la columna date. No olvides etiquetar los meses con sus nombres.
  • Crea un gráfico con yday en el eje x y max_temp en el eje y, donde las líneas estén agrupadas por year. Cada año es una línea en este gráfico, con el eje x desde 1 de enero hasta 31 de diciembre.
  • Para verlo de otra manera, crea un ridgeline plot (antes conocido como joyplot) con max_temp en el eje x, month en el eje y, usando geom_density_ridges() del paquete ggridges.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

library(ggplot2)
library(dplyr)
library(ggridges)

# Add columns for year, yday and month
akl_daily <- akl_daily %>%
  mutate(
    ___ = ___(date),
    ___ = ___(date),
    ___ = ___(date, ___))

# Plot max_temp by yday for all years
ggplot(akl_daily, aes(x = ___, y = ___)) +
  geom_line(aes(group = ___), alpha = 0.5)

# Examine distribution of max_temp by month
ggplot(akl_daily, aes(x = ___, y = ___, height = ..density..)) +
  geom_density_ridges(stat = "density")
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