Flugdaten visualisieren
Jetzt, da du ein Gefühl für deine Daten hast, geht es im nächsten Schritt darum, Trends im Zeitverlauf zu visualisieren. In dieser Übung plottest du die flights_xts-Daten über die Zeit mit einigen unterschiedlichen Methoden für Zeitreihendiagramme.
Oft ist der einfachste Weg, xts-Objekte zu plotten, plot.xts() zu verwenden. Dafür brauchst du nur ein einziges Argument für die y-Achse im Plot. Die x-Achse wird durch den Zeitindex in deinem xts-Objekt vorgegeben.
Für komplexere Plots kannst du plot.zoo() verwenden, womit du mehrere Datenspalten einbeziehen kannst. Insbesondere erlaubt dir das Argument plot.type festzulegen, ob deine Daten in einem einzelnen Panel ("single") oder in mehreren Panels ("multiple") erscheinen sollen. Das ist hilfreich, wenn du mehrere Datenspalten über die Zeit vergleichen möchtest.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Fallstudie: Zeitreihendaten von Städten in R analysieren
Anleitung zur Übung
- Verwende
plot.xts(), um die gesamten monatlichen Flüge nach BOS (total_flights) im Zeitverlauf anzuzeigen. Bei diesem Befehl musst du nur die Daten für die y-Achse angeben, allerdings musst du genau festlegen, welche Datenspalte du plotten willst. - Verwende einen weiteren Aufruf von
plot.xts(), um einen Plot der monatlichen verspäteten Flüge nach BOS im Zeitverlauf zu erzeugen. - Erzeuge einen Plot aller vier Zeitreihenspalten in
flights_xtsmitplot.zoo(). Setze das Argumentplot.typeauf"multiple", um einen Plot mit vier verschiedenen Panels zu erstellen. Lass das Argumentylabunverändert. - Lege alle vier Plots in ein einzelnes Panel mit einem weiteren Aufruf von
plot.zoo()zusammen. Lass das Argumentltysowie die Funktionlegendunverändert.
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
# Use plot.xts() to view total monthly flights into BOS over time
plot.xts(___)
# Use plot.xts() to view monthly delayed flights into BOS over time
# Use plot.zoo() to view all four columns of data in their own panels
plot.zoo(___, plot.type = "___", ylab = labels)
# Use plot.zoo() to view all four columns of data in one panel
plot.zoo(___, plot.type = "___", lty = lty)
legend("right", lty = lty, legend = labels)