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Redondeo con los datos meteorológicos

¿Cuándo es útil redondear? En muchas de las mismas situaciones en las que extraer componentes de fecha resulta útil. La ventaja de redondear frente a extraer es que se mantiene el contexto de la unidad. Por ejemplo, extraer la hora te da la hora en la que ocurrió el datetime, pero pierdes el día en que ocurrió esa hora (a menos que también lo extraigas); en cambio, redondear a la hora más cercana mantiene el día, el mes y el año.

Como ejemplo, vas a explorar cuántas observaciones por hora hay realmente en los datos horarios del tiempo en Auckland.

Este ejercicio forma parte del curso

Trabajar con fechas y horas en R

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Instrucciones del ejercicio

  • Crea una nueva columna llamada day_hour que sea datetime redondeado hacia abajo a la hora más cercana.
  • Usa count() sobre day_hour para contar cuántas observaciones hay en cada hora. ¿Cuál parece ser el valor más común?
  • Amplía la canalización para que, después de contar, filtres las observaciones donde n no sea igual a 2.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# Create day_hour, datetime rounded down to hour
akl_hourly <- akl_hourly %>%
  mutate(
    day_hour = ___(datetime, unit = ___)
  )

# Count observations per hour  
akl_hourly %>% 
  count(___) 

# Find day_hours with n != 2  
akl_hourly %>% 
  count(___) %>%
  filter(___) %>% 
  arrange(desc(n))
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