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Extraction pour la visualisation

Extraire des composantes d'un objet datetime est particulièrement utile pour explorer des données. Plus tôt dans le chapitre, vous avez importé des données quotidiennes sur la météo à Auckland et créé un graphique de séries chronologiques des températures maximales quotidiennes sur dix ans. Ce graphique donne une bonne vue d'ensemble des dix années, mais il est difficile d'y voir le motif annuel.

Dans cet exercice, vous utiliserez des composantes des dates pour explorer le motif des températures maximales au fil de l'année. La première étape consiste à créer de nouvelles colonnes pour contenir les éléments extraits, puis vous les utiliserez dans deux graphiques.

Cette activité fait partie du cours

Travailler avec les dates et les heures en R

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Instructions de l’exercice

  • Utilisez mutate() pour créer trois nouvelles colonnes : year, yday et month qui contiennent respectivement les mêmes composantes que la colonne date. N'oubliez pas d'étiqueter les mois avec leur nom.
  • Créez un graphique avec yday sur l'axe des x et max_temp sur l'axe des y, où les lignes sont regroupées par year. Chaque année est représentée par une ligne, avec l'axe des x allant du 1er janv. au 31 déc.
  • Pour une autre perspective, créez un ridgeline plot (anciennement appelé « joyplot ») avec max_temp sur l'axe des x et month sur l'axe des y, en utilisant geom_density_ridges() du paquet ggridges.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

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")
Modifier et exécuter le code