Usar merge() y representar en el tiempo

Ahora que tienes datos de temperatura que cubren el mismo periodo (2010-2015) y con la misma frecuencia (mensual) que tus datos de vuelos, ya puedes combinar.

Para unir objetos xts por columna, puedes usar merge(). Cuando dos objetos xts comparten la misma periodicidad, merge() suele poder combinar la información en las filas adecuadas. Incluso cuando los objetos xts no comparten periodicidad, merge() conserva el orden temporal correcto de esos objetos a lo largo de periodos distintos.

En este ejercicio, unirás tus dos objetos xts por columna y generarás nuevos gráficos para explorar cómo se relacionan los retrasos de vuelos con la temperatura. temps_monthly y flights_xts están disponibles en tu espacio de trabajo.

Este ejercicio forma parte del curso

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

Instrucciones del ejercicio

Usa merge() para combinar flights_xts y temps_monthly. Como estos objetos xts comparten periodicidad, tu comando de combinación debería colocar los datos de temperatura en la fila correspondiente dentro de tu objeto flights_xts. Ten en cuenta que el orden en el que indiques los objetos a unir determina dónde aparecerán las columnas en el objeto resultante. Para mantener la coherencia, coloca primero flights_xts y después temps_monthly.
Examina las primeras filas de tu objeto xts combinado (flights_temps) para confirmar que la unión se realizó correctamente. Deberías ver los datos de temperatura alineados con los datos de vuelos.
Usa plot.zoo() para generar un único gráfico que contenga ambas columnas, pct_delay y temps_monthly, de flights_temps. Asegúrate de seleccionar solo las columnas relevantes y de especificar plot.type como "single". Deja el argumento lty tal como está.

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# Use merge to combine your flights and temperature objects
flights_temps <- merge(___, ___)

# Examine the first few rows of your combined xts object


# Use plot.zoo to plot these two columns in a single panel
plot.zoo(___[,c("___", "___")], plot.type = "___", lty = lty)
legend("topright", lty = lty, legend = labels, bg = "white")

Editar y ejecutar código

Este ejercicio forma parte del curso

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

IntermedioNivel de habilidad

4.8+

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Te han contratado para entender las necesidades de viaje de los turistas que visitan el área de Boston. Como primera tarea, pondrás en práctica las habilidades que has aprendido para manipular series temporales en R explorando datos sobre vuelos que llegan al Aeropuerto Internacional Logan de Boston (BOS) usando xts y zoo.

Exercise 1: Repaso de los fundamentos de xts Exercise 2: Identifica la serie temporal Exercise 3: Datos de vuelos Exercise 4: Elige el objeto xts Exercise 5: Codifica tus datos de vuelos Exercise 6: Manipular y visualizar tus datos Exercise 7: Explora tus datos de vuelos Exercise 8: Visualiza los datos de vuelos Exercise 9: Calcular tendencias de series temporales Exercise 10: Guardar y exportar objetos xts Exercise 11: Evaluando las tendencias de los vuelos Exercise 12: Ahorrando tiempo - I Exercise 13: Ahorrando tiempo - II

En este capítulo ampliarás tu biblioteca de series temporales para incluir datos meteorológicos del área de Boston. Antes de poder analizar, tendrás que hacer algo de manipulación de datos, como fusionar múltiples objetos xts y aislar ciertos periodos de los datos. ¡Es una gran oportunidad para seguir practicando!

Exercise 1: Unir series temporales por filas Exercise 2: Explorar datos de temperatura Exercise 3: Siguientes pasos - I Exercise 4: Combinación usando rbind()Exercise 5: Visualizar los inviernos de Boston Exercise 6: Combinar datos de series temporales por columna Exercise 7: Filtrado y ajuste de periodicidad Exercise 8: Generar una media mensual Exercise 9: Usar merge() y representar en el tiempo

Ejercicio actual

Exercise 10: ¿Guardan relación los retrasos de vuelos con la temperatura?Exercise 11: Flujo de trabajo con datos de series temporales Exercise 12: Próximos pasos - II Exercise 13: Ampliar tus datos Exercise 14: ¿Se relacionan los retrasos de vuelos con la visibilidad o el viento?

Ahora toca ir un poco más allá. Además de los retrasos de vuelos, a tu cliente le interesa cómo afectan las tendencias económicas a la industria turística de Boston. Necesitarás manipular algunas series temporales de indicadores económicos, incluidos el PIB per cápita y el desempleo en Estados Unidos en general y en Massachusetts (MA) en particular.

Exercise 1: Gestión de valores ausentes Exercise 2: Explorando datos económicos Exercise 3: Sustituir datos ausentes - I Exercise 4: Sustituir datos faltantes - II Exercise 5: Estimación del PIB faltante Exercise 6: Desfase y diferenciación Exercise 7: Explorar datos de desempleo Exercise 8: Desfase del desempleo Exercise 9: Diferenciar el desempleo Exercise 10: Funciones móviles Exercise 11: Añade una suma móvil discreta a los datos de PIB Exercise 12: Añade una media móvil continua a los datos de desempleo Exercise 13: Manipulación de datos de desempleo en MA

Tras agotar otras opciones, tu cliente cree que la industria turística de Boston debe estar relacionada con el éxito de los equipos deportivos locales. En tu tarea final de este proyecto, tu supervisor te ha pedido que reúnas algunas series temporales sobre los equipos deportivos de Boston de los últimos años.

Exercise 1: Funciones avanzadas de xts Exercise 2: Codificar y graficar datos de los Red Sox Exercise 3: Calcular una media de cierre Exercise 4: Calcula y representa una media estacional Exercise 5: Calcula y representa una media móvil Exercise 6: Comandos de indexación en xts Exercise 7: Extraer los partidos de fin de semana Exercise 8: Calcula una media móvil para todos los deportes Exercise 9: Visualizar tendencias deportivas Exercise 10: ¡Enhorabuena!