Průzkum teplotních dat

Teď, když už něco víš o svých datech flights a máš za sebou základy práce s časovými řadami, čeká tě další úkol: prozkoumat počasí v oblasti Bostonu a zjistit, co by mohlo ovlivňovat zpoždění a rušení letů. K tomu budeš potřebovat sestavit a upravit další data z časových řad.

V tomto cvičení prozkoumáš teplotní data pro oblast Bostonu, která zahrnují měření minimální, průměrné a maximální denní teploty v průběhu času. Tato data byla shromážděna pomocí balíčku weatherData v R, který stahuje veřejně dostupná data z webu Weather Underground.

Než se pustíš do manipulace s časovými řadami, prvním krokem každé datové analýzy je seznámit se se základními vlastnostmi dat. Konkrétně se blíže podíváš na dva objekty s teplotními daty (temps_1 a temps_2), abys pochopil/a, jaké informace obsahují a jak s nimi dál pracovat.

Dvěma voláními funkce str() si prohlédni strukturu každého teplotního objektu: temps_1 a temps_2. Věnuj pozornost výstupu!
Pomocí head() a tail() zobraz první a poslední několik řádků objektu temps_1.
Pomocí head() a tail() zobraz první a poslední několik řádků objektu temps_2. Obsahují tyto dva objekty podobná data?

.css-6su6fj{-webkit-flex-shrink:0;-ms-flex-negative:0;flex-shrink:0;}cvičení

Pokyny

cvičení