BaşlayınÜcretsiz başlayın

Saatlik hava durumu verisini içe aktar

Saatlik veriler biraz farklı. Tarih bilgisi year, month ve mday olmak üzere üç sütuna dağılmış; bunları birleştirmek için make_date() kullanman gerekecek.

Zaman bilgisi ise yine ayrı bir sütunda, time. Tarih ve saatin farklı değişkenlerde bulunması oldukça yaygındır. Tarih-saat oluşturmanın bir yolu, date ve time sütunlarını birleştirip sonra çözümlemektir. Bu egzersizde bunu yapacaksın.

Bu egzersiz, kursun bir parçasıdır

R'de Tarihler ve Zamanlarla Çalışma

Kursa Göz Atın

Egzersiz talimatları

  • Saatlik veriyi read_csv() ile "akl_weather_hourly_2016.csv" dosyasından içe aktar ve ardından tarihi year, month ve mday sütunlarına dağılmış olduğunu doğrulamak için akl_hourly_raw'ı yazdır.
  • mutate() kullanarak make_date() ile date sütununu oluştur.
  • date ve time sütunlarını birleştirdik. datetime_string sütununu ayrıştırarak datetime sütununu oluştur.
  • Eşleşmeleri doğrulamak için date, time ve datetime sütunlarına bir göz at.
  • Veriyi incelemek için x eksenine datetime, y eksenine temperature koyarak bir grafik çiz.

Uygulamalı etkileşimli egzersiz

Bu egzersizi bu örnek kodu tamamlayarak deneyin.

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()
Kodu Düzenle ve Çalıştır