Red Sox データのエンコードとプロット
フライト、天気、経済のデータを探索・加工してきましたが、クライアントは「全方位で」確認したいようです。そこで、ボストンの主要スポーツチーム、Boston Red Sox（野球）、New England Patriots（アメリカンフットボール）、Boston Bruins（アイスホッケー）、Boston Celtics（バスケットボール）のデータ収集を依頼されました。本章では、2010 年から 2015 年までの期間にこれらのチームが戦った全試合のスケジュールと結果データを準備します。時系列データの操作をさらに練習する絶好の機会です！
まずは、2010 年から 2015 年に Boston Red Sox が戦った試合のデータをまとめました。この演習では、データを確認し、xts にエンコードし、時間とともに変化する傾向をプロットします。redsox データフレームはワークスペースに用意されています。
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
summary()を使って、redsoxデータの要約統計量を確認してください。日付列に注意し、対応が必要な欠損値（NA）があるかどうかをチェックします。redsoxデータを xts に変換できそうだと判断したら、as.Date()を用いてdate列を時刻ベースのオブジェクトにエンコードすることから始めます。as.xts()でredsoxデータを xts に変換します。必ずorder.byにdate列を指定してください。また、xts オブジェクトが数値型になるように、日付列は（[, -1]記法で）削除します。plot.zoo()を使って、Red Sox の得点（boston_score）と対戦相手の得点（opponent_score）を時系列でプロットします。これらのプロットから、どのような傾向が読み取れますか？
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。
# View summary information about your redsox data
# Convert the date column to a time-based format
redsox$date <- as.Date(___$___)
# Convert your red sox data to xts
redsox_xts <- as.xts(___[,-1], order.by = ___$___)
# Plot the Red Sox score and the opponent score over time
plot.zoo(___[, c("___", "___")])