날씨 데이터로 반올림(라운딩) 해보기
반올림은 언제 유용할까요? 날짜 구성 요소를 추출할 때와 비슷한 상황에서 많이 쓰입니다. 추출 대신 반올림의 장점은 단위의 문맥을 유지한다는 점이에요. 예를 들어 시(hour)를 추출하면 해당 datetime이 발생한 시는 알 수 있지만, 그 시가 어느 날에 속했는지는 잃게 됩니다(날짜도 함께 추출하지 않는 한). 반면, 가장 가까운 시 단위로 반올림하면 일, 월, 연도 정보가 그대로 유지됩니다.
예제로, Auckland의 시간별 날씨 데이터에서 실제로 시간당 관측치가 몇 개인지 살펴보겠습니다.
이 연습은 강의의 일부입니다
R에서 날짜와 시간 다루기
연습 안내
datetime을 가장 가까운 이전 정시로 내림 반올림해day_hour라는 새 열을 만드세요.- 각 시간대별 관측치 수를 세기 위해
day_hour에 대해count()를 사용하세요. 가장 흔한 값은 무엇처럼 보이나요? - 파이프라인을 확장해서, 집계 후에
n이2와 같지 않은 관측치만 필터링하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# 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))