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時間単位の天気データをインポートする

時間単位のデータは少し形式が異なります。日付情報は year、month、mday の3列に分かれているので、make_date() を使って結合する必要があります。

次に、時刻情報は別の列 time にあります。日付と時刻が異なる変数に分かれているのはよくあることです。日時を作る1つの方法は、date と time を連結してからパースすることです。この演習ではその方法を行います。

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

  • read_csv() を使って時間単位のデータ "akl_weather_hourly_2016.csv" をインポートし、akl_hourly_raw を表示して、日付が year、month、mday に分かれていることを確認します。
  • mutate() を使い、make_date() で date 列を作成します。
  • すでに date と time 列は連結済みです。datetime_string 列をパースして datetime を作成します。
  • date、time、datetime の各列を確認し、一致しているか検証します。
  • x軸に datetime、y軸に temperature をとってプロットし、データの様子を見てみましょう。

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。

library(lubridate)
library(readr)
library(dplyr)
library(ggplot2)

# Import "akl_weather_hourly_2016.csv"
akl_hourly_raw <- ___

# Print akl_hourly_raw
___

# Use make_date() to combine year, month and mday 
akl_hourly  <- akl_hourly_raw  %>% 
  mutate(date = make_date(year = ___, month = ___, day = ___))

# Parse datetime_string 
akl_hourly <- akl_hourly  %>% 
  mutate(
    datetime_string = paste(date, time, sep = "T"),
    datetime = ___(datetime_string)
  )

# Print date, time and datetime columns of akl_hourly
akl_hourly %>% select(___, ___, ___)

# Plot to check work
ggplot(akl_hourly, aes(x = ___, y = ___)) +
  geom_line()
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