Время черчения и подсчет в R

Question

Время черчения и подсчет в R

javadoc для Class.getResourceAsStream() документирует логику поиска:

Если имя начинается с '/' ('\u002f'), то абсолютное имя ресурса - это часть имени, следующего за «/'.

. В противном случае абсолютное имя имеет следующую форму: modified_package_name/name

Если modified_package_name является имя пакета этого объекта с заменой «/» на '.' ('\u002e').
blockquote>
Таким образом, имя ресурса, переданное методу, должно выглядеть как /com/package/p2/props.properties, если props.properties сохраняется в пакете com.package.p2 вместо текущего класса.

0

r ggplot2 time

задан Danny Ramirez 19 March 2019 в 02:02

2 ответа

Другие вопросы по тегам:

r ggplot2 time

Похожие вопросы:

score 0 · Answer 1

Один из подходов состоит в том, чтобы использовать geom_histogram для простого размещения данных:

library(dplyr)
library(ggplot2)
library(lubridate)

dat %>%
  mutate(REGISTRATION_TIME = hms(REGISTRATION_TIME)) %>% 
  ggplot(aes(x = REGISTRATION_TIME)) +
  geom_histogram(bins = 24) +
  scale_x_time()

Редактировать:

Вы можете использовать аргумент breaks в команде scale, чтобы установить количество меток оси X. Вы также можете добиться более точного управления бинами, используя аргумент binwidth в geom_histogram. Поскольку у вас есть переменная времени, единица измерения представляет собой секунды, поэтому вы можете сделать бин за 15 минут, например, через `binwidth = 900 '.

dat %>%
  mutate(REGISTRATION_TIME = hms(REGISTRATION_TIME)) %>% 
  ggplot(aes(x = REGISTRATION_TIME)) +
  geom_histogram(binwidth = 900) +
  scale_x_time(breaks = hm(paste0(seq(0, 24, by = 3), ":00")))

Данные:

dat <- read.table(text = "REGISTRATION_TIME
08:53:16
13:18:57
15:57:58
09:25:47
13:35:54
12:01:31
09:37:57
12:44:47
21:26:12
21:26:12
14:56:13
02:09:31
15:28:51
15:30:57", header = TRUE)

score 0 · Answer 2

Незначительная вариация решения @ H1. Вы можете выполнить распределение времени до ggplot:

library(dplyr); library(lubridate)
dat %>%
  mutate(REG_TIME_HOUR = hour(hms(REGISTRATION_TIME))) %>%
  count(REG_TIME_HOUR) %>%
  ggplot(aes(REG_TIME_HOUR, n)) + geom_col()