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Datetime도 깔끔하게 동작해요

Date 객체와 마찬가지로, POSIXct 객체로도 그래프를 그리거나 연산을 할 수 있어요.

예제로, 이번 연습에서는 RStudio CRAN 미러의 다운로드 로그를 살펴보며 사람들이 새 R 버전을 얼마나 빨리 다운로드하는지 확인해 보겠습니다.

R 3.2.0은 "2015-04-16 07:13:33"에 릴리스되었고, cran-logs_2015-04-17.csv에는 16일, 17일, 18일의 다운로드에서 무작위로 추출한 샘플이 들어 있습니다.

이 연습은 강의의 일부입니다

R에서 날짜와 시간 다루기

강의 보기

연습 안내

  • read_csv()를 사용해 cran-logs_2015-04-17.csv를 불러오세요.
  • 각 다운로드에 대해 어떤 정보가 있는지 확인하려면 logs를 출력하세요.
  • R 3.2.0의 릴리스 시간을 POSIXct 객체로 저장하세요.
  • datetime 열의 값 중 release_time보다 큰 값을 필터링하여 3.2.0에 대한 첫 요청 시점을 찾아보세요.
  • 마지막으로 3.2.0과 이전 버전인 3.1.3의 다운로드 시각에 대한 히스토그램을 만들어 다운로드가 어떻게 증가하는지 확인하세요. 대부분의 코드는 제공되어 있으니, x 미학을 datetime 열로 지정하기만 하면 됩니다.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

# 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)
코드 편집 및 실행