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Explorer les données de température

Maintenant que vous en savez un peu plus sur vos données flights — et que vous avez révisé les bases de la manipulation de séries chronologiques — votre prochaine tâche consiste à explorer les tendances météorologiques dans la région de Boston pour comprendre ce qui peut influencer les retards et les annulations de vols. Pour y arriver, vous devrez rassembler et manipuler des séries chronologiques supplémentaires.

Dans cet exercice, vous allez explorer des données de température pour la région de Boston, notamment les mesures quotidiennes minimale, moyenne et maximale au fil du temps. Ces données ont été recueillies à l'aide du paquet weatherData dans R, qui extrait des données publiques de Weather Underground.

Avant d'aller plus loin dans la manipulation des séries chronologiques, la première étape de toute analyse consiste à examiner les caractéristiques de base de vos données. Plus précisément, vous allez regarder de plus près deux objets de température (temps_1 et temps_2) pour comprendre l'information qu'ils contiennent et déterminer comment procéder.

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 deux appels à str() pour afficher la structure de chaque objet de température : temps_1 et temps_2. Portez une attention particulière au résultat !
  • Affichez les premières et dernières lignes de temps_1 avec head() et tail().
  • Affichez les premières et dernières lignes de temps_2 avec head() et tail(). Ces deux objets contiennent-ils des données similaires ?

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# 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
Modifier et exécuter le code