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Les objets datetime se comportent bien aussi

Comme pour les objets Date, vous pouvez réaliser des graphiques et faire des calculs avec les objets POSIXct.

Dans cet exercice, vous allez par exemple voir à quelle vitesse les nouvelles versions de R sont téléchargées, en examinant les journaux de téléchargement du miroir CRAN de RStudio.

R 3.2.0 est sorti le "2015-04-16 07:13:33" ; le fichier cran-logs_2015-04-17.csv contient donc un échantillon aléatoire de téléchargements effectués les 16, 17 et 18.

Cet exercice fait partie du cours

Travailler avec les dates et heures en R

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Instructions

  • Utilisez read_csv() pour importer cran-logs_2015-04-17.csv.
  • Affichez logs pour voir les informations disponibles pour chaque téléchargement.
  • Enregistrez l’heure de sortie de R 3.2.0 comme objet POSIXct.
  • Déterminez quand la première requête pour la 3.2.0 a été effectuée en filtrant les valeurs de la colonne datetime qui sont supérieures à release_time.
  • Enfin, observez l’augmentation des téléchargements en créant des histogrammes du moment de téléchargement pour la 3.2.0 et la version précédente 3.1.3. Nous avons fourni l’essentiel du code ; vous devez seulement définir l’esthétique x sur la colonne datetime.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# Import "cran-logs_2015-04-17.csv" with read_csv()
logs <- read_csv(___)

# Print logs
___

# Store the release time as a POSIXct object
release_time <- ___("2015-04-16 07:13:33", tz = "UTC")

# When is the first download of 3.2.0?
logs %>% 
  filter(___,
    r_version == "3.2.0")

# Examine histograms of downloads by version
ggplot(logs, aes(x = ___)) +
  geom_histogram() +
  geom_vline(aes(xintercept = as.numeric(release_time)))+
  facet_wrap(~ r_version, ncol = 1)
Modifier et exécuter le code