Explorer vos données de vols
Avant toute analyse, il est essentiel d’examiner les caractéristiques de base de vos données, notamment leur périodicité, leur étendue et leur exhaustivité.
Dans cet exercice, vous allez mieux comprendre vos données en explorant ces aspects. Comme vous vous en souvenez peut-être des exercices précédents, votre index temporel semblait être mensuel. Pour vérifier que cela est constant dans tout votre objet xts, vous pouvez utiliser la commande periodicity() qui indique la périodicité et l’étendue des données.
Une fois la périodicité confirmée, vous voudrez peut-être savoir combien de périodes sont couvertes. Pour identifier le nombre de périodes dans vos données, vous pouvez utiliser la commande ndays(), ou l’un de ses wrappers : nmonths(), nyears(), etc.
Enfin, il peut être utile d’interroger une date particulière en faisant un sous-ensemble. Par exemple, saisir xts_object["date"] renverra la ligne correspondant à cette date.
Cet exercice fait partie du cours
Étude de cas : analyser des séries temporelles urbaines en R
Instructions
- Identifiez la périodicité et l’étendue de votre objet
flights_xtsavecperiodicity(). - Identifiez le nombre de périodes dans vos données en utilisant la commande la plus pertinente.
- Interrogez vos données pour obtenir des informations sur les vols arrivant à BOS en juin 2014.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# Identify the periodicity of flights_xts
# Identify the number of periods in flights_xts
# Find data on flights arriving in BOS in June 2014