Visualiser les données de vols
Maintenant que vous maîtrisez vos données, l’étape suivante consiste à visualiser l’évolution des tendances dans le temps. Dans cet exercice, vous allez tracer les données flights_xts au fil du temps en utilisant plusieurs méthodes de visualisation de séries chronologiques.
La façon la plus simple de tracer des objets xts est souvent d’utiliser plot.xts(), qui ne requiert qu’un seul argument pour l’axe des ordonnées (y). L’axe des abscisses (x) est fourni par l’index temporel de votre objet xts.
Pour des graphiques plus élaborés, 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 sur un seul panneau ("single") ou sur plusieurs ("multiple"). Cela peut être utile pour comparer plusieurs colonnes de données dans le temps.
Cet exercice fait partie du cours
Étude de cas : analyser des séries temporelles urbaines en R
Instructions
- Utilisez
plot.xts()pour afficher, dans le temps, le total mensuel des vols à destination de BOS (total_flights). Cette commande ne nécessite que les données pour l’axe des ordonnées, mais vous devez préciser la colonne à tracer. - Faites un autre appel à
plot.xts()pour produire un graphique des vols mensuels retardés à destination de BOS dans le temps. - Générez un graphique des quatre colonnes de séries chronologiques de
flights_xtsavecplot.zoo(). Définissez l’argumentplot.typeà"multiple"pour obtenir un graphique avec quatre panneaux. Laissez l’argumentylabtel quel. - Placez les quatre courbes sur un seul panneau avec un autre appel à
plot.zoo(). Laissez les argumentsltyet la fonctionlegendtels quels.
Exercice interactif pratique
Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.
# 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)