ÎncepețiÎncepe gratuit

Importă datele meteo orare

Datele orare sunt puțin diferite. Informațiile despre dată sunt răspândite pe trei coloane – year, month și mday –, așa că va trebui să folosești make_date() pentru a le combina.

Informațiile despre oră se află într-o coloană separată, time. Este destul de frecvent ca data și ora să fie stocate în variabile diferite. O metodă de a construi valorile datetime este să concatenezi coloanele date și time, apoi să le parsezi. Exact asta vei face în acest exercițiu.

Acest exercițiu face parte din cursul

Lucrul cu date și ore în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Importă datele orare din "akl_weather_hourly_2016.csv" cu read_csv(), apoi afișează akl_hourly_raw pentru a confirma că data este răspândită pe coloanele year, month și mday.
  • Folosind mutate(), creează coloana date cu ajutorul funcției make_date().
  • Am concatenat deja coloanele date și time. Creează datetime prin parsarea coloanei datetime_string.
  • Examinează coloanele date, time și datetime pentru a verifica că se potrivesc.
  • Explorează datele reprezentând grafic datetime pe axa x și temperature pe axa y.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

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()
Editează și rulează codul