НачатьНачать бесплатно

Объекты даты и времени тоже ведут себя предсказуемо

Как и объекты Date, объекты POSIXct можно строить на графиках и использовать в математических вычислениях.

В этом упражнении вы увидите, насколько быстро пользователи скачивают новые версии R, — для этого мы изучим журналы загрузок с зеркала RStudio CRAN.

Версия R 3.2.0 была выпущена "2015-04-16 07:13:33", а файл cran-logs_2015-04-17.csv содержит случайную выборку загрузок за 16-е, 17-е и 18-е числа.

Это упражнение является частью курса

Работа с датами и временем в R

Посмотреть курс

Инструкции к упражнению

  • С помощью read_csv() импортируйте файл cran-logs_2015-04-17.csv.
  • Выведите logs на экран, чтобы посмотреть, какие данные есть по каждой загрузке.
  • Сохраните время выпуска R 3.2.0 как объект POSIXct.
  • Определите время первого запроса версии 3.2.0, отфильтровав значения в столбце datetime, которые больше release_time.
  • Наконец, оцените рост числа загрузок, построив гистограммы по времени загрузки для версий 3.2.0 и предыдущей — 3.1.3. Основная часть кода уже написана: вам нужно лишь задать эстетику x, указав столбец datetime.

Интерактивное практическое упражнение

Попробуйте выполнить это упражнение, дополнив этот пример кода.

# Import "cran-logs_2015-04-17.csv" with read_csv()
logs <- read_csv(___)

# Print logs
___

# Store the release time as a POSIXct object
release_time <- ___("2015-04-16 07:13:33", tz = "UTC")

# When is the first download of 3.2.0?
logs %>% 
  filter(___,
    r_version == "3.2.0")

# Examine histograms of downloads by version
ggplot(logs, aes(x = ___)) +
  geom_histogram() +
  geom_vline(aes(xintercept = as.numeric(release_time)))+
  facet_wrap(~ r_version, ncol = 1)
Редактировать и запускать код