ÎncepețiÎncepe gratuit

Rotunjirea datelor meteorologice

Când este utilă rotunjirea? În multe dintre situațiile în care extragerea componentelor unei date este utilă. Avantajul rotunjirii față de extragere este că păstrează contextul unității de timp. De exemplu, extragând ora, obții ora la care s-a produs evenimentul, dar pierzi ziua în care s-a întâmplat (dacă nu o extragi separat). În schimb, rotunjirea la cea mai apropiată oră păstrează ziua, luna și anul.

Ca exemplu, vei explora câte observații pe oră există de fapt în datele meteorologice orare din Auckland.

Acest exercițiu face parte din cursul

Lucrul cu date și ore în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Creează o nouă coloană numită day_hour, care reprezintă datetime rotunjit în jos la cea mai apropiată oră.
  • Folosește count() pe day_hour pentru a număra câte observații există în fiecare oră. Care pare a fi valoarea cea mai frecventă?
  • Extinde pipeline-ul astfel încât, după numărare, să filtrezi observațiile unde n nu este egal cu 2.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# 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))
Editează și rulează codul