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导入逐小时天气数据

逐小时数据略有不同。日期信息分布在三个列 year、month 和 mday 中，因此您需要使用 make_date() 将它们合并。

时间信息又在单独一列 time 中。把日期和时间拆分到不同变量里非常常见。构造日期时间的一种方法是先将 date 和 time 拼接在一起，然后再解析。您将在本练习中这样做。

本练习是课程的一部分

在 R 中处理日期和时间

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练习说明

  • 使用 read_csv() 导入逐小时数据 "akl_weather_hourly_2016.csv"，然后打印 akl_hourly_raw，确认日期分布在 year、month 和 mday。
  • 使用 mutate() 配合 make_date() 创建 date 列。
  • 我们已将 date 和 time 两列拼接在一起。请通过解析 datetime_string 列来创建 datetime。
  • 查看 date、time 和 datetime 三列，验证它们是否一致。
  • 通过作图查看数据：将 datetime 放在 x 轴，temperature 放在 y 轴。

交互式实操练习

通过完成这段示例代码来试试这个练习。

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()
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