Rekenen met tijdsspannen

Je kunt tijdsspannen optellen en aftrekken om tijdsspannen van verschillende lengtes te maken, en ze zelfs met getallen vermenigvuldigen. Om bijvoorbeeld een duur van drie dagen en drie uur te maken, kun je dit doen: ddays(3) + dhours(3), of 3*ddays(1) + 3*dhours(1) of zelfs 3*(ddays(1) + dhours(1)).

Er was een zonsverduistering boven Noord-Amerika op 2017-08-21 om 18:26:40. Je kunt de volgende verduistering met vergelijkbare geometrie voorspellen door de tijd en datum één Saros vooruit te berekenen. Een Saros is een tijdsduur die overeenkomt met 223 synodische maanden; een synodische maand is de periode van de maanfases, een duur van 29 dagen, 12 uur, 44 minuten en 3 seconden.

Doe precies dat in deze oefening!

Deze oefening maakt deel uit van de cursus

Werken met datums en tijden in R

Cursus bekijken

Oefeninstructies

Maak een duur die overeenkomt met één synodische maand: 29 dagen, 12 uur, 44 minuten en 3 seconden.
Maak een duur die overeenkomt met één Saros door synodic met 223 te vermenigvuldigen.
Tel saros op bij eclipse_2017 om de volgende verduistering te voorspellen.

Praktische interactieve oefening

Probeer deze oefening eens door deze voorbeeldcode in te vullen.

# Time of North American Eclipse 2017
eclipse_2017 <- ymd_hms("2017-08-21 18:26:40")

# Duration of 29 days, 12 hours, 44 mins and 3 secs
synodic <- ___

# 223 synodic months
saros <- ___

# Add saros to eclipse_2017

Code bewerken en uitvoeren

Deze oefening maakt deel uit van de cursus

Werken met datums en tijden in R

SkillTag.level.intermediateSkillTag.label

4.8+

Begin de cursus gratis

R doesn't know something is a date or time unless you tell it. In this chapter you'll learn about some of the ways R stores dates and times by exploring how often R versions are released, and how quickly people download them. You'll also get a sneak peek at what you'll learn in the following chapters.

Exercise 1: Introduction to dates Exercise 2: Recognizing ISO 8601 dates Exercise 3: Specifying dates Exercise 4: Automatic import Exercise 5: Why use dates?Exercise 6: Plotting Exercise 7: Arithmetic and logical operators Exercise 8: What about times?Exercise 9: Getting datetimes into R Exercise 10: Datetimes behave nicely too Exercise 11: Why lubridate?

Dates and times come in a huge assortment of formats, so your first hurdle is often to parse the format you have into an R datetime. This chapter teaches you to import dates and times with the lubridate package. You'll also learn how to extract parts of a datetime. You'll practice by exploring the weather in R's birthplace, Auckland NZ.

Exercise 1: Parsing dates with lubridate Exercise 2: Selecting the right parsing function Exercise 3: Specifying an order with `parse_date_time()`Exercise 4: Weather in Auckland Exercise 5: Import daily weather data Exercise 6: Import hourly weather data Exercise 7: Extracting parts of a datetime Exercise 8: What can you extract?Exercise 9: Adding useful labels Exercise 10: Extracting for plotting Exercise 11: Extracting for filtering and summarizing Exercise 12: Rounding datetimes Exercise 13: Practice rounding Exercise 14: Rounding with the weather data

Getting datetimes into R is just the first step. Now that you know how to parse datetimes, you need to learn how to do calculations with them. In this chapter, you'll learn the different ways of representing spans of time with lubridate and how to leverage them to do arithmetic on datetimes. By the end of the chapter, you'll have calculated how long it's been since the first man stepped on the moon, generated sequences of dates to help schedule reminders, calculated when an eclipse occurs, and explored the reigns of monarch's of England (and which ones might have seen Halley's comet!).

Exercise 1: Verschillen tussen datetimes berekenen Exercise 2: Hoe lang is het geleden?Exercise 3: Hoeveel seconden zitten er in een dag?Exercise 4: Tijdspannen.Exercise 5: Een tijdspanne optellen bij of aftrekken van een datetime Exercise 6: Duur of periode?Exercise 7: Rekenen met tijdsspannen

Huidige oefening

Exercise 8: Reeksen van datetimes genereren Exercise 9: Het lastige aan maanden Exercise 10: Intervallen Exercise 11: Intervallen onderzoeken. Regeerperiodes van koningen en koninginnen Exercise 12: Intervallen en datetimes vergelijken Exercise 13: Converteren naar durations en periods

You now know most of what you need to tackle data that includes dates and times, but there are a few other problems you might encounter in practice. In this final chapter you'll learn a little more about these problems by returning to some of the earlier data examples and learning how to handle time zones, deal with times when you don't care about dates, parse dates quickly, and output dates and times.

Exercise 1: Time zones Exercise 2: Setting the timezone Exercise 3: Viewing in a timezone Exercise 4: Timezones in the weather data Exercise 5: Times without dates Exercise 6: More on importing and exporting datetimes Exercise 7: Fast parsing with fasttime Exercise 8: Fast parsing with lubridate::fast_strptime Exercise 9: Outputting pretty dates and times Exercise 10: Wrap-up