Teilmenge bilden und Periodizität anpassen
Als Nächstes sollst du deine Temperaturdaten mit den Flugdaten aus dem vorherigen Kapitel zusammenführen.
Erinnere dich: Deine Flugdaten reichen von 2010 bis 2015 in monatlichen Zeiträumen. Deine Temperaturdaten decken dagegen 2007 bis 2015 in täglichen Zeiträumen ab. Bevor du zusammenführst, solltest du deine Daten subsetten und die Periodizität auf monatlich umstellen.
Um die Periodizität von xts-Objekten zu ändern, kannst du to.period() verwenden. Damit konvertierst du deine Daten schnell in eine geringere Frequenz. Standardmäßig erzeugt dieser Befehl über den gesamten Zeitraum bestimmte Werte (Open-High-Low-Close, kurz OHLC), die in der Finanzanalyse nützlich sind, aber nicht in allen Kontexten relevant.
In diesem Fall solltest du das Argument OHLC auf FALSE setzen. Statt OHLC-Spalten in deinem monatlichen xts-Objekt zu erzeugen, nimmt diese Einstellung einfach eine Zeile pro Zeitraum als repräsentativ für den gesamten Zeitraum. Mit dem Argument indexAt kannst du festlegen, welche Zeile verwendet wird.
Sowohl die Daten temps_xts als auch die Daten flights_xts (aus dem vorherigen Kapitel) stehen in deinem Workspace zur Verfügung.
Diese Übung ist Teil des Kurses
Fallstudie: Zeitreihendaten von Städten in R analysieren
Anleitung zur Übung
- Subsette dein
temps_xts-Objekt so, dass es nur Beobachtungen von 2010 bis 2015 enthält. Speichere das alstemps_xts_2. - Verwende
to.period(), um deine täglichen Temperaturdaten auf monatliche Periodizität umzustellen. Gib dabei unbedingt die Zielperiode an ("months"). Setze außerdemOHLCaufFALSE, um das Erzeugen neuer OHLC-Spalten zu vermeiden. Setze schließlich das ArgumentindexAtauf"firstof", um die erste Beobachtung jedes Monats zu wählen. - Verwende zwei Aufrufe von
periodicity(), um die Periodizität und Dauer deiner neuen monatlichen Temperaturdaten mit denflights_xts-Daten aus dem vorherigen Kapitel zu vergleichen.
Interaktive Übung
Vervollständige den Beispielcode, um diese Übung erfolgreich abzuschließen.
# Subset your temperature data to include only 2010 through 2015: temps_xts_2
temps_xts_2 <- ___["___/___"]
# Use to.period to convert temps_xts_2 to monthly periodicity
temps_monthly <- to.period(___, period = "___", OHLC = ___, indexAt = "___")
# Compare the periodicity and duration of temps_monthly and flights_xts
periodicity(___)
periodicity(___)