Rozšiřujeme data

Teď, když už ovládáš pracovní postup s časovými řadami, je čas prověřit hypotézu, že zpoždění letů závisí na viditelnosti a větru.

V tomto cvičení přidáš do svého objektu xts několik dalších sloupců – sloučíš data o měsíčním průměru viditelnosti (vis) a rychlosti větru (wind) v oblasti Bostonu za období 2010–2015. Tato data pocházejí ze stejného zdroje jako data o teplotách, ale jsou už upravená a převedená na xts, aby sis práci usnadnil/a.

Postup je podobný jako dřív, tentokrát ale dostaneš méně předpřipraveného kódu. Tvůj pracovní objekt xts flights_temps je v pracovním prostředí k dispozici.

Toto cvičení je součástí kurzu

Případová studie: Analýza časových řad městských dat v R

Zobrazit kurz

Pokyny k cvičení

Jako první krok ověř periodicitu a rozsah dat vis a wind pomocí dvou volání funkce periodicity().
Jakmile potvrdíš, že data vis a wind mají stejnou periodicitu a rozsah jako tvá stávající data, spoj všechny tři objekty do jednoho objektu xts pomocí merge(): výsledek pojmenuj flights_weather. Aby bylo vše konzistentní, slučuj data v tomto pořadí: flights_temps, vis, wind.
Pomocí head() zobraz prvních několik řádků objektu flights_weather a ověř, že sloučení proběhlo správně.

Interaktivní cvičení na vyzkoušení si v praxi

Vyzkoušejte si toto cvičení dokončením tohoto ukázkového kódu.

# Confirm the periodicity and duration of the vis and wind data



# Merge vis and wind with your existing flights_temps data
flights_weather <- 

# View the first few rows of your flights_weather data

Upravit a spustit kód