Factor nitelikteki kolonları POSIXct nitelikli zaman kolonuna dönüştürmek (R & RStudio)

Factor nitelikteki Kolonları POSIXlt nitelikli zaman kolonuna dönüştürmek

Elimizdeki veriseti 17 kolon(değişken) ve 366 satırdan(gözlem) oluşuyor. Aşağıdaki komutlar sırasıyla kullanalım.

ISTPM10 <- read.csv("IstanbulPM10andWeather.csv", header=T, sep=",")
attach(ISTPM10)  #
str(ISTPM10)       #data yapısını kontrol ediyoruz. 

'data.frame': 366 obs. of  17 variables:

 $ EET                       : Factor w/ 366 levels "1/1/12","1/10/12",..: 1 12 23 26 27 28 29 30 31 2 ...
 $ PM10                      : num  30.2 70.7 118.8 97.9 63.3 ...
 $ Max.TemperatureC          : int  7 9 9 9 10 15 13 7 6 7 ...
 $ Mean.TemperatureC         : int  4 4 4 6 7 12 10 6 4 3 ...
 $ Min.TemperatureC          : int  3 1 1 3 4 9 7 4 4 1 ...
 $ Dew.PointC                : int  6 1 6 6 7 5 9 6 4 2 ...
 $ MeanDew.PointC            : int  3 -1 2 4 4 4 7 4 2 0 ...
 $ Min.DewpointC             : int  -2 -3 -2 2 3 2 4 2 -1 -2 ...
 $ Max.Humidity              : int  100 87 100 100 100 76 100 100 93 93 ...
 $ Mean.Humidity             : int  81 64 74 87 79 57 79 92 85 75 ...
 $ Min.Humidity              : int  53 43 61 62 66 42 58 81 65 53 ...
 $ Max.Sea.Level.PressurehPa : int  1025 1027 1026 1026 1018 1005 1006 1011 1019 1020 ...
 $ Mean.Sea.Level.PressurehPa: int  1017 1026 1025 1022 1013 998 1001 1008 1014 1019 ...
 $ Min.Sea.Level.PressurehPa : int  1010 1025 1024 1019 1005 992 994 1005 1010 1018 ...
 $ Max.Wind.SpeedKm.h        : int  45 19 21 16 26 32 35 39 19 34 ...
 $ Mean.Wind.SpeedKm.h       : int  32 11 8 8 11 23 21 31 13 14 ...
 $ WindDirDegrees            : int  360 333 235 235 212 164 143 349 347 6 ...



#EET adlı kolon, bu verisetindeki faktör nitelikli zaman bilgilerini içeriyor.

dates <- strptime(as.character(ISTPM10$EET), "%m/%d/%y")        #dates değişkeni açıp EET kolonundaki faktör formatından çıkarıp strptime formatında dönüştürüyoruz

ISTPM10 = ISTPM10[,2:17]     ya da    ISTPM10 = ISTPM10[-1]     # orijinal zaman kolonu olan EET'yi çıkarır
ISTPM10 = data.frame(Date=dates,ISTPM10)                                # verisetini data frame formatına çevirip, dates kolunu en başa iliştiriyoruz. (Birinci kolon olarak Date başlığı altında gözükecek.



 str(ISTPM10)                                                                             # veri yapısını yeniden sorguluyoruz
'data.frame': 366 obs. of  17 variables:
 $ Date                      : POSIXct, format: "2012-01-01" "2012-01-02" "2012-01-03" "2012-01-04" ...
 $ PM10                      : num  30.2 70.7 118.8 97.9 63.3 ...


Dönüştürme işlemi tamamlandı.

Jeoloji ve Jeomorfoloji Arazi Çalışmaları için Gerekli Ekipman Listesi

Jeoloji ve Jeomorfoloji Arazi Çalışmaları için Gerekli Ekipmanlar Aletler ve Araçlar

Mesleğin bir gereği olarak, her yıl, pek çok defa arazi çalışmalarına katılıyoruz. Bu nedenle, ihtiyacımız olan temel ekipmanları aşağıdaki listeden kontrol ederek, hazırlıklarımızı tamamlamayı hedefleriz. İstanbul Teknik Üniversitesi Avrasya Yer Bilimleri Enstitüsü'ndeki mensubu olduğum COSM-IST araştırma grubunda kullandığımız ekipman ve araç-gereç listesi aşağıdadır.

* Listeyi şahsım için hazırlamış olduğumdan dolayı, kimi araştırmacılar açısından aşağıdaki listede eksiklikler görülebilir.

Safety Equipment	Güvenlik Ekipmanları
First Aid Kits	İlk Yardım Çantası
Hard hats	Baret
Hi-Vis Vests	Fosforlu Yelek
Glasses/goggles	Koruyucu Plastik Gözlük
Dust Respirator (Mask)	Toz Maskesi
Gloves	İş Eldiveni
Ear Defenders	Koruyucu Kulaklık
Knee Pads	Dizlik

Tools	Araç Gereçler
Pickaxe	Kazma
Hoe	Çapa
Duct tape	Koli bandı
Sledgehammers (40cm and 28cm)	Balyoz (40cm ve 28cm)
Geologist hammer	Jeolog Çekici
Chisel	Murç - Düz Keski (Kalkanlı)
Black PVC Pipes and Caps	Siyah PVC Boru ve Kapak
Black Trash Bags	Siyah Çöp Poşeti
Aluminium Foil	Alüminyum Folyo
Plastic wrap	Streç Film
Ziplock / Plastic Bags	Kilitli/Fermuarlı Buzdolabı Poşeti
Hand Trowel	El Küreği
Wood block	Tahta Takoz
Tape measure	Şerit Metre
Permanent Markers	Silinmez İşaretleme Kalemi
GPS	GPS Cihazı
Sieve	Elek
Laser Rangefinder	Lazerli mesafe ölçüm cihazı
Acid	Asit
Mini Digital Scale	Mini El Terazisi
Clinometer	Eğimölçer
Binoculars	Dürbün
Walkie-talkie	Telsiz
Camera	Fotoğraf Makinesi
Netbook/Tablet	Netbook/Tablet
Field Notebook	Arazi Defteri
Eraser	Silgi
Mechanical Pencil	Basmalı Kurşun Kalem
Pencil/Colored Pencil	Kurşun Kalem/Renkli Kalem
Pen	Tükenmez Kalem
Ruler	Cetvel
Protractor	Gönye/Açıölçer

Camping Equipment	Kamp Ekipmanları
Tent	Çadır
Sleeping Bag	Uyku tulumu
Mat	Katlanır Minder
Ice Bucket	Buzluk
Gas Can	Benzin bidonu
Portable Camping Lantern	Işıldak
Headlamp	Kafa Feneri
Portable stove	Piknik Tüpü
Knife and Fork etc.	Çatal ve Bıçak vd.
Plastic Water Can	Su bidonu
Camping Axe	Balta
Folding Camp Stool	Katlanır Tabure
Trekking Poles	Yürüyüş Batonları
Matches and Lighter	Kibrit ve Çakmak
Plastic Case	Plastik Çanta

Personal Belongings	Kişisel Eşyalar
Hiking Outfit	Arazi kıyafeti
Sturdy Hiking Boots	Arazi botu
Raincoat	Yağmurluk
Slippers	Terlik
Personal Hygiene Products	Kişisel temizlik malzemeleri
Hiking Hat	Şapka
Sunscreen	Güneş kremi
Towel	Havlu
Trekking Backpack	Sırt Çantası(Giysiler için)
Backpack	Sırt Çantası(Arazi için)

Sefa Sahin (sahinsefa [at] itu edu tr)
Son Guncelleme:23/11/2016

Veri Seti Kolonlarında Ekleme Çıkarma ve Birleştirme İşlemleri

R ve RStudio aracılı ile veri setilerindeki kolonlarında, ekleme, çıkarma ve birleştirme işlemleri

R içinde default olarak bulunan airquality veri setini kullanacağız. 

head(airquality) #veri setindeki ilk değerlerini listeliyoruz.

  Ozone Solar.R Wind Temp Month Day
1    41     190        7.4     67       5      1
2    36     118        8.0     72       5      2
3    12     149        12.6    74      5      3
4    18     313        11.5    62      5      4
5    NA     NA       14.3     56      5      5

6    28      NA       14.9     66      5      6

I.Yöntem

* kolonlardaki değerleri, yeni bir değişkene atayarak, data.frame formatında dönüştürmek

yeni_data1 <- data.frame(airquality[,1], airquality[,2])     # yalnızca 1. ve 2. kolonları seçer yan yana ekler

yeni_data2 <- data.frame(airquality[,1:3])                     # 1. kolondan 3. kolona kadar olan verileri seçip listeler

names(yeni_data2) = c("Ozone", "Solar.R")               #kolon başlıklarını adlandırmaya yarar

yeni_data3 <- yeni_data2[c(2)]                                  #eski data setindeki sadece 2. kolonu alır

yeni_data4 <- yeni_data2[c(-2)]                               #eski data setindeki 2. kolonu siler ve geri kanal tüm veriyi listeler


II.Yöntem

cbind komutunu kullanarak yeni bir değişken oluşturmak

birlesik_data <- cbind(airquality[,1],airquality[,2]) #cbind komutu ile kolonları seçmek için

names(birlesik_data) = c("Ozone", "Solar.R") #kolon adlarını atamak ve değiştirmek