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天気データでの丸め

丸めはいつ役立つでしょうか？ 日付コンポーネントの抽出が役立つ多くの場面で有効です。抽出よりも丸めが優れている点は、単位の文脈を保てることです。たとえば、時を抽出すると、その日時が起きた「時」は分かりますが、その時がどの日に起きたかは失われます（別途抽出しない限り）。一方、最も近い時に丸めると、日・月・年の情報はそのまま保たれます。

例として、オークランドの時間単位の天気データで、実際に各時刻あたり何件の観測があるのかを調べてみます。

この演習はコースの一部です

Rで扱う日付と時刻

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演習の手順

  • datetime を直前の「時」に切り下げた値を day_hour という新しい列として作成します。
  • 各時刻にいくつ観測があるかを数えるために、day_hour に対して count() を使います。最も一般的な値はどれに見えますか？
  • パイプラインを拡張し、集計後に n が 2 でない観測だけをフィルタリングするようにします。

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

# 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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