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시간별 날씨 데이터 가져오기

시간별 데이터는 조금 다릅니다. 날짜 정보가 year, month, mday 세 개의 열로 나뉘어 있으므로, 이를 결합하려면 make_date()를 사용해야 해요.

시간 정보는 별도의 time 열에 들어 있습니다. 날짜와 시간이 서로 다른 변수로 분리되어 있는 경우가 흔하죠. 날짜시간을 만드는 한 가지 방법은 date와 time을 붙여 문자열을 만든 뒤, 그 문자열을 파싱하는 것입니다. 이번 연습에서 그렇게 해 볼 거예요.

이 연습은 강의의 일부입니다

R에서 날짜와 시간 다루기

강의 보기

연습 안내

  • read_csv()로 시간별 데이터 "akl_weather_hourly_2016.csv"를 불러오고, akl_hourly_raw를 출력해 날짜가 year, month, mday로 나뉘어 있는지 확인하세요.
  • mutate()를 사용해 make_date()로 date 열을 만드세요.
  • 이미 date와 time 열을 이어 붙여 두었습니다. 이제 datetime_string 열을 파싱해 datetime을 생성하세요.
  • date, time, datetime 열을 확인해 서로 일치하는지 검증하세요.
  • x축에 datetime, y축에 temperature를 두고 그래프를 그려 데이터를 살펴보세요.

실습형 인터랙티브 연습

이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.

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()
코드 편집 및 실행