ComeçarComece de graça

Extraindo para plotar

Extrair componentes de um datetime é especialmente útil ao explorar dados. No início do capítulo, você importou dados diários do clima em Auckland e criou uma série temporal com dez anos de temperatura máxima diária. Embora esse gráfico ofereça uma boa visão geral dos dez anos, é difícil enxergar o padrão anual.

Neste exercício, você vai usar componentes das datas para explorar o padrão da temperatura máxima ao longo do ano. O primeiro passo é criar novas colunas para guardar as partes extraídas; depois, você vai usá-las em alguns gráficos.

Este exercício faz parte do curso

Trabalhando com datas e horários no R

Ver curso

Instruções do exercício

  • Use mutate() para criar três novas colunas: year, yday e month que contenham, respectivamente, os mesmos componentes da coluna date. Não se esqueça de rotular os meses com seus nomes.
  • Crie um gráfico com yday no eixo x e max_temp no eixo y, em que as linhas sejam agrupadas por year. Cada ano é uma linha nesse gráfico, com o eixo x indo de 1º de jan. a 31 de dez.
  • Para uma visão alternativa, crie um ridgeline plot (anteriormente conhecido como joyplot) com max_temp no eixo x e month no eixo y, usando geom_density_ridges() do pacote ggridges.

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

library(ggplot2)
library(dplyr)
library(ggridges)

# Add columns for year, yday and month
akl_daily <- akl_daily %>%
  mutate(
    ___ = ___(date),
    ___ = ___(date),
    ___ = ___(date, ___))

# Plot max_temp by yday for all years
ggplot(akl_daily, aes(x = ___, y = ___)) +
  geom_line(aes(group = ___), alpha = 0.5)

# Examine distribution of max_temp by month
ggplot(akl_daily, aes(x = ___, y = ___, height = ..density..)) +
  geom_density_ridges(stat = "density")
Editar e executar o código