เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

Datetime ก็ใช้งานได้ง่ายเช่นกัน

เช่นเดียวกับออบเจกต์ Date คุณสามารถพล็อตกราฟและคำนวณทางคณิตศาสตร์กับออบเจกต์ POSIXct ได้

ในแบบฝึกหัดนี้ จะได้ดูว่าผู้ใช้ดาวน์โหลด R เวอร์ชันใหม่เร็วแค่ไหน โดยวิเคราะห์จากล็อกการดาวน์โหลดของ RStudio CRAN mirror

R 3.2.0 เผยแพร่เมื่อ "2015-04-16 07:13:33" ดังนั้น cran-logs_2015-04-17.csv จึงเก็บตัวอย่างการดาวน์โหลดแบบสุ่มในวันที่ 16, 17 และ 18

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

การทำงานกับวันที่และเวลาใน R

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • ใช้ read_csv() เพื่อนำเข้าไฟล์ cran-logs_2015-04-17.csv
  • พิมพ์ logs เพื่อดูข้อมูลที่มีในแต่ละรายการดาวน์โหลด
  • จัดเก็บเวลาที่ R 3.2.0 เผยแพร่เป็นออบเจกต์ POSIXct
  • หาว่ามีการดาวน์โหลด 3.2.0 ครั้งแรกเมื่อใด โดยกรองค่าในคอลัมน์ datetime ที่มากกว่า release_time
  • สุดท้าย ดูแนวโน้มการดาวน์โหลดที่เพิ่มขึ้นด้วยการสร้างฮิสโทแกรมของเวลาดาวน์โหลดสำหรับ 3.2.0 และเวอร์ชันก่อนหน้า 3.1.3 โค้ดส่วนใหญ่เตรียมไว้ให้แล้ว เพียงระบุ aesthetic x ให้เป็นคอลัมน์ datetime

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# 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)
แก้ไขและรันโค้ด