Zaokrąglanie na danych pogodowych
Kiedy zaokrąglanie jest przydatne? W wielu sytuacjach – podobnych do tych, w których wyodrębnia się składniki daty. Zaleta zaokrąglania polega na tym, że zachowuje ono kontekst jednostki. Na przykład wyodrębnienie godziny mówi ci, o której godzinie nastąpiło zdarzenie, ale tracisz informację o dniu (chyba że wyodrębnisz go osobno). Zaokrąglenie do najbliższej godziny zachowuje natomiast dzień, miesiąc i rok.
Jako przykład sprawdzisz, ile obserwacji na godzinę rzeczywiście zawierają godzinowe dane pogodowe dla Auckland.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Praca z datami i czasem w R
Instrukcje do ćwiczenia
- Utwórz nową kolumnę o nazwie
day_hour, która zawiera kolumnędatetimezaokrągloną w dół do najbliższej godziny. - Użyj
count()na kolumnieday_hour, aby policzyć liczbę obserwacji w każdej godzinie. Jaka wartość wydaje się najczęstsza? - Rozbuduj potok tak, aby po zliczeniu filtrować obserwacje, w których
nnie jest równe2.
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# 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))