เริ่มต้นใช้งานเริ่มต้นใช้งานได้ฟรี

การปัดค่าด้วยข้อมูลสภาพอากาศ

การปัดค่ามีประโยชน์เมื่อใด? โดยทั่วไปแล้ว มักเป็นสถานการณ์เดียวกับที่การดึงองค์ประกอบของวันที่มีประโยชน์ ข้อดีของการปัดค่าเหนือการดึงข้อมูลคือยังคงบริบทของหน่วยเวลาไว้ ตัวอย่างเช่น การดึงค่าชั่วโมงจะบอกแค่ว่า datetime นั้นเกิดขึ้นในชั่วโมงที่เท่าไร แต่จะสูญเสียข้อมูลว่าเป็นวันใด (เว้นแต่จะดึงวันออกมาด้วย) ในทางกลับกัน การปัดลงให้ใกล้เคียงชั่วโมงที่สุดยังคงข้อมูลวัน เดือน และปีไว้ครบถ้วน

ในแบบฝึกหัดนี้ จะลองสำรวจว่าข้อมูลสภาพอากาศรายชั่วโมงของเมืองโอ๊คแลนด์มีการบันทึกข้อมูลชั่วโมงละกี่รายการจริง ๆ

แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร

การทำงานกับวันที่และเวลาใน R

ดูคอร์ส

คำแนะนำการฝึกหัด

  • สร้างคอลัมน์ใหม่ชื่อ day_hour โดยปัด datetime ลงให้ใกล้เคียงชั่วโมงที่สุด
  • ใช้ count() กับ day_hour เพื่อนับจำนวนการบันทึกในแต่ละชั่วโมง ค่าที่พบบ่อยที่สุดคืออะไร?
  • ต่อเติม pipeline โดยหลังจากนับแล้ว ให้กรองเฉพาะรายการที่ n ไม่เท่ากับ 2

แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ

ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์

# 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))
แก้ไขและรันโค้ด