BaşlayınÜcretsiz başlayın

Tarihsaatler de gayet uyumlu davranır

Tıpkı Date nesneleri gibi, POSIXct nesneleriyle de grafik çizebilir ve matematiksel işlemler yapabilirsin.

Örneğin, bu egzersizde RStudio CRAN aynasından indirilen günlük kayıtlarını inceleyerek insanların yeni R sürümlerini ne kadar hızlı indirdiğini göreceksin.

R 3.2.0, "2015-04-16 07:13:33" tarihinde yayımlandı, bu yüzden cran-logs_2015-04-17.csv dosyası 16, 17 ve 18'indeki indirmelerden rastgele bir örneklem içerir.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

R'de Tarihler ve Zamanlarla Çalışma

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

  • cran-logs_2015-04-17.csv dosyasını içe aktarmak için read_csv() kullan.
  • Her indirme için elimizdeki bilgileri görmek üzere logs'u yazdır.
  • R 3.2.0 yayımlanma zamanını bir POSIXct nesnesi olarak sakla.
  • datetime sütunundaki release_time değerinden büyük olanları filtreleyerek 3.2.0 için yapılan ilk isteğin ne zaman gerçekleştiğini bul.
  • Son olarak, 3.2.0 ve bir önceki sürüm 3.1.3 için indirme zamanlarının histogramlarını oluşturarak indirmelerin nasıl arttığını gör. Çoğu kodu sağladık; yalnızca x estetiğini datetime sütunu olacak şekilde belirtmen gerekiyor.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

# 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)
Kodu Düzenle ve Çalıştır