28 Ocak 2015 Çarşamba

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

0 Yorum
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.




Comments

24 Ocak 2015 Cumartesi

Jeoloji ve Jeomorfoloji Arazi Çalışmaları için Gerekli Ekipmanlar Aletler ve Araçlar

0 Yorum
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 tamamlıyoruz. İstanbul Teknik Üniversitesi Avrasya Yer Bilimleri Enstitüsü'ndeki mensubu olduğum COSM-IST araştırma grubunda kullandığımız ekipman ve araç-gereç listesi aşağıdadır. 


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)



Last Update:23/11/2016

Sefa Sahin (sahinsefa [at] itu edu tr)
Comments

22 Ocak 2015 Perşembe

Veri Seti Kolonlarında Ekleme Çıkarma ve Birleştirme İşlemleri

0 Yorum
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




Comments
Related Posts Plugin for WordPress, Blogger...