Praktikum 4c: Daten pivotieren

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Packages importieren

• Ladet die Packages tidyverse, ggthemes und janitor

Daten laden

• Importiert die “data/ogd_12030_wetter.csv”-Datei. Das sind die Tagesdaten der NBCN-Station (Swiss National Basic Climate Network) Basel-Binningen vom OGD-Portal.

Namen saubermachen

• Bereinigt die Namen mit der janitor::clean_names()-Funktion

Daten Zusammenfassen

• Verwendet group_by() und summarise() (oder summarise() und .by()) um die durschnittlichen pro Jahr zu rechnen:

  • maximale Tagestemperatur (tagesmaximum_lufttemperatur)
  • minimale Tagestemperatur (tagesminimum_lufttemperatur)
  • mittel Tagestemperatur (tagesmittel_lufttemperatur)

# wetter_summary <- ___ |>
#   ___(
#     temp_mittel = ___,
#     temp_min = ___,
#     temp_max = ___,
#     .by = ___
#   )

Liniendiagramm

• reproduziert die folgende Grafik ungefähr.

# wetter_summary |>
#   ggplot() +
#   geom_line(aes(x = ___, y = ___), colour = "lightblue") +
#   geom_line(aes(x = ___, y = ___), colour = "orange") +
#   geom_line(aes(x = ___, y = ___), colour = "black") +
#   labs(
#     x = "",
#     y = "Temperatur (°C)",
#     title = "Durschnittliche Temperaturen in der Binnigen-Station, BL",
#     caption = "Quelle: https://data.bl.ch/explore/dataset/12030/"
#   ) +
#   theme_minimal()

Das Problem: mehrere geoms, keine colour-aesthetic, keine legend.

• Verlängert den Datensatz, indem ihr temp_typ und temp_wert in zwei Spalten zusammenfasst.

# wetter_summary_long <- wetter_summary |>
#   ___(
#     cols = ___,
#     names_to = ___,
#     values_to = ___
#   )

# p <- wetter_summary_long |>
#   ggplot(aes(x = ___, y = ___, colour = ___)) +
#   geom_line(alpha = 0.4) +
#   geom_point(alpha = 0.4) +
#   geom_smooth(method = "lm", se = FALSE) +
#   labs(
#     x = "",
#     y = "Temperatur (°C)",
#     title = "Durschnittliche Temperaturen in der Binnigen-Station, BL",
#     colour = "",
#     caption = "Quelle: https://data.bl.ch/explore/dataset/12030/"
#   ) +
#   scale_x_continuous(
#     breaks = seq(min(wetter_summary_long$jahr), max(wetter_summary_long$jahr), by = 10)
#   ) +
#   theme_minimal() +
#   scale_colour_colorblind(labels = c("Maximal", "Mittel", "Minimal"))

# p