Datetime cũng hoạt động rất mượt
Cũng như các đối tượng Date, bạn có thể vẽ biểu đồ và tính toán với các đối tượng POSIXct.
Ví dụ, trong bài tập này bạn sẽ xem mọi người tải các phiên bản R mới nhanh đến mức nào bằng cách phân tích nhật ký tải xuống từ RStudio CRAN mirror.
R 3.2.0 được phát hành lúc "2015-04-16 07:13:33" nên cran-logs_2015-04-17.csv chứa một mẫu ngẫu nhiên các lượt tải xuống trong các ngày 16, 17 và 18.
Bài tập này là một phần của khóa học
Làm việc với Ngày và Giờ trong R
Hướng dẫn bài tập
- Dùng
read_csv()để nhậpcran-logs_2015-04-17.csv. - In
logsđể xem thông tin chúng ta có cho mỗi lượt tải xuống. - Lưu thời điểm phát hành R 3.2.0 dưới dạng một đối tượng
POSIXct. - Tìm xem yêu cầu đầu tiên cho 3.2.0 được thực hiện khi nào bằng cách lọc các giá trị trong cột
datetimelớn hơnrelease_time. - Cuối cùng, xem mức tăng lượt tải xuống bằng cách tạo biểu đồ tần suất theo thời gian tải cho 3.2.0 và phiên bản trước đó 3.1.3. Chúng tôi đã cung cấp phần lớn mã, bạn chỉ cần chỉ định thẩm mỹ
xlà cộtdatetime.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# 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)