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Explorar datos de temperatura

Ahora que ya conoces un poco tus datos de flights y has repasado lo básico de la manipulación de series temporales, tu siguiente tarea es explorar los patrones meteorológicos en el área de Boston para entender qué puede estar afectando a los retrasos y cancelaciones de vuelos. Para ello, necesitarás compilar y manipular algunos datos adicionales de series temporales.

En este ejercicio, explorarás datos de temperatura del área de Boston, incluyendo las medidas de temperatura diaria mínima, media y máxima a lo largo del tiempo. Estos datos se recopilaron con el paquete weatherData de R, que extrae datos públicos de Weather Underground.

Antes de avanzar con la manipulación de series temporales, el primer paso de cualquier análisis de datos es examinar las características básicas de tus datos. En concreto, echarás un vistazo más detallado a dos objetos de temperatura (temps_1 y temps_2) para entender qué información contienen y cómo deberías proceder.

Este ejercicio forma parte del curso

Estudio de caso: Análisis de series temporales de una ciudad en R

Ver curso

Instrucciones del ejercicio

  • Usa dos llamadas a str() para ver la estructura de cada objeto de temperatura: temps_1 y temps_2. ¡Presta mucha atención a la salida!
  • Visualiza las primeras y últimas filas de temps_1 con head() y tail().
  • Visualiza las primeras y últimas filas de temps_2 con head() y tail(). ¿Estos dos objetos contienen datos similares?

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# View the structure of each object
str(___)
str(___)

# View the first and last rows of temps_1
head(___)
tail(___)

# View the first and last rows of temps_2
Editar y ejecutar código