1. Učit se
    2. /
  2. Projekty
    3. /
  3. Případová studie: Analýza časových řad městských dat v R
Connected

cvičení

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.

Pokyny

100 XP
  • 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.