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Unione con rbind()

Ora che conosci la struttura e l’estensione dei tuoi dati di temperatura, il prossimo compito è convertire questi oggetti in xts e unirli usando rbind().

Prima di poter convertire un oggetto in xts, devi identificare la colonna che fungerà da indice temporale e assicurarti che sia codificata come oggetto basato sul tempo. In questo caso, vorrai controllare la classe della colonna date in temps_1 e temps_2. Una volta individuato l’indice temporale appropriato, puoi codificare entrambi gli oggetti in xts e unirli per righe.

Gli oggetti temps_1 e temps_2 sono disponibili nel tuo workspace e il pacchetto xts è stato caricato per te.

Questo esercizio fa parte del corso

Caso di studio: analisi di serie temporali cittadine in R

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Istruzioni dell'esercizio

  • Usa due chiamate a class() per verificare che le colonne date in temps_1 e temps_2 siano codificate come oggetti basati sul tempo (Date, POSIXct, POSIXlt, yearmon, ecc.).
  • Usa as.xts() per codificare ciascuno dei tuoi data frame di temperature (temps_1 e temps_2) in un oggetto xts separato. Assicurati di specificare la colonna temporale rilevante per l’argomento order.by. Ricorda anche di rimuovere la colonna temporale usando il formato data[, -column].
  • Usa due chiamate a head() per confermare che i nuovi oggetti xts siano formattati correttamente.
  • Usa rbind() sui tuoi oggetti xts per unirli in un singolo oggetto: temps_xts.
  • Usa una combinazione di first() e last() per individuare i dati dei primi 3 giorni dell’ultimo mese del primo anno in temps_xts.

Esercizio pratico interattivo

Prova a risolvere questo esercizio completando il codice di esempio.

# Confirm that the date column in each object is a time-based class
class(___)
class(___)

# Encode your two temperature data frames as xts objects
temps_1_xts <- as.xts(___[, -4], order.by = ___)
temps_2_xts <- ___

# View the first few lines of each new xts object to confirm they are properly formatted
head(___)
head(___)

# Use rbind to merge your new xts objects
temps_xts <- ___

# View data for the first 3 days of the last month of the first year in temps_xts
___(___(first(___, "1 year"), "1 month"), "___")
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