Esplorare i dati di temperatura
Ora che conosci un po’ i dati di flights e hai ripassato le basi della manipolazione di serie temporali, il prossimo compito è esplorare gli andamenti meteo nell’area di Boston per capire cosa potrebbe influenzare ritardi e cancellazioni dei voli. Per farlo, dovrai raccogliere e manipolare alcuni dati di serie temporali aggiuntivi.
In questo esercizio esplorerai alcuni dati sulle temperature nell’area di Boston, includendo le misure di temperatura minima, media e massima giornaliera nel tempo. Questi dati sono stati raccolti usando il pacchetto R weatherData, che estrae dati pubblicamente disponibili da Weather Underground.
Prima di procedere con la manipolazione delle serie temporali, il primo passo di qualsiasi analisi è esaminare le caratteristiche di base dei dati. In particolare, darai un’occhiata più da vicino a due oggetti di temperatura (temps_1 e temps_2) per capire quali informazioni contengono e come dovresti procedere.
Questo esercizio fa parte del corso
Caso di studio: analisi di serie temporali cittadine in R
Istruzioni dell'esercizio
- Usa due chiamate a
str()per visualizzare la struttura di ciascun oggetto di temperatura:temps_1etemps_2. Presta molta attenzione all’output! - Visualizza le prime e le ultime righe di
temps_1usandohead()etail(). - Visualizza le prime e le ultime righe di
temps_2usandohead()etail(). Questi due oggetti contengono dati simili?
Esercizio pratico interattivo
Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.
# 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