Sous-ensemble et ajustement de la périodicité
Votre prochaine étape consiste à fusionner vos données de température avec les données de vols du chapitre précédent.
Rappelez-vous que, dans le chapitre précédent, vos données de vols couvraient la période de 2010 à 2015 en périodes mensuelles. À l'inverse, vos données de température s'étendent de 2007 à 2015 en périodes quotidiennes. Avant de les fusionner, vous devez créer un sous-ensemble de vos données et ajuster la périodicité au mensuel.
Pour convertir la périodicité d'objets xts, vous pouvez utiliser to.period(), qui permet de convertir rapidement vos données vers une fréquence inférieure. Par défaut, cette commande produit des valeurs propres à toute la période (soit Open-High-Low-Close, ou OHLC), utiles en analyse financière mais pas nécessairement pertinentes dans tous les contextes.
Dans ce cas-ci, vous devez définir l'argument OHLC à FALSE. Plutôt que de produire des colonnes OHLC dans votre objet xts mensuel, ce réglage prendra simplement une ligne par période comme représentative de toute la période. Vous pouvez préciser quelle ligne à l'aide de l'argument indexAt.
Les données temps_xts et les données flights_xts (du chapitre précédent) sont toutes deux disponibles dans votre espace de travail.
Cette activité fait partie du cours
Étude de cas : analyser des séries chronologiques urbaines en R
Instructions de l’exercice
- Créez un sous-ensemble de votre objet
temps_xtspour ne conserver que les observations de 2010 à 2015. Enregistrez-le soustemps_xts_2. - Utilisez
to.period()pour convertir vos données de température quotidiennes en périodicité mensuelle. Assurez-vous de préciser la période visée ("months"). Vous devez aussi définirOHLCàFALSEpour éviter de générer de nouvelles colonnes OHLC. Enfin, définissez l'argumentindexAtà"firstof"pour sélectionner la première observation de chaque mois. - Utilisez deux appels à
periodicity()pour comparer la périodicité et la durée de vos nouvelles données mensuelles de température avec les donnéesflights_xtsdu chapitre précédent.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.
# 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(___)