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Visualiser les données sur les vols

Maintenant que vous avez une bonne idée de vos données, l'étape suivante consiste à visualiser les tendances au fil du temps. Dans cet exercice, vous allez tracer les données flights_xts dans le temps en utilisant quelques méthodes différentes pour les séries chronologiques.

Souvent, la façon la plus simple de tracer des objets xts est d'utiliser plot.xts(), qui ne requiert qu'un seul argument pour l'axe des y dans le graphique. L'axe des x est fourni par l'indice temporel de votre objet xts.

Pour des graphiques plus complexes, vous pouvez utiliser plot.zoo, qui permet d'inclure plusieurs colonnes de données. En particulier, l'argument plot.type vous permet d'indiquer si vous souhaitez afficher vos données dans un seul panneau ("single") ou dans plusieurs panneaux ("multiple"). C'est pratique pour comparer plusieurs colonnes de données dans le temps.

Cette activité fait partie du cours

Étude de cas : analyser des séries chronologiques urbaines en R

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Instructions de l’exercice

  • Utilisez plot.xts() pour afficher l'évolution dans le temps du nombre total de vols mensuels à destination de BOS (total_flights). Cette commande ne nécessite que les données pour l'axe des y, mais vous devez préciser la colonne exacte à tracer.
  • Faites un autre appel à plot.xts() pour produire un graphique des vols mensuels en retard à destination de BOS dans le temps.
  • Générez un graphique des quatre colonnes de séries chronologiques dans flights_xts avec plot.zoo(). Réglez l'argument plot.type à "multiple" pour obtenir un graphique à quatre panneaux. Laissez l'argument ylab tel quel.
  • Placez les quatre tracés sur un seul panneau avec un autre appel à plot.zoo(). Laissez les arguments lty et la fonction legend tels quels.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# 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)
Modifier et exécuter le code