フライトデータを探索する
分析に入る前に、データの周期性、範囲、網羅性といった基本的な性質を確認することが重要です。
この演習では、これらの性質を調べてデータへの理解を深めます。前の演習で見たとおり、時系列インデックスは月単位のようでした。xts オブジェクト全体でそれが一貫しているかを確認するには、periodicity() コマンドでデータの周期性と範囲を確認できます。
周期性が確認できたら、含まれる期間の数も知りたくなるでしょう。データ内の期間数を特定するには、ndays() コマンド、またはそのラッパーである nmonths() や nyears() などを使えます。
最後に、特定の日付でサブセットして検索できると便利です。たとえば、xts_object["date"] と入力すると、その日付に対応する行が得られます。
この演習はコースの一部です
ケーススタディ：Rで都市の時系列データを分析する
演習の手順
periodicity()を使って、flights_xtsオブジェクトの周期性と範囲を特定しましょう。- データに含まれる期間の数を、最も適切なコマンドで特定しましょう。
- 2014年6月にBOSへ到着したフライトの情報を検索しましょう。
実践的なインタラクティブ演習
このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。
# Identify the periodicity of flights_xts
# Identify the number of periods in flights_xts
# Find data on flights arriving in BOS in June 2014