始める無料で始める

データを拡張する

時系列ワークフローに慣れてきたので、フライト遅延が視程や風の影響を受ける、という仮説を検証する準備ができました。

この演習では、2010 年から 2015 年のボストン周辺における月平均の視程（vis）と風速（wind）のデータをマージして、xts オブジェクトにいくつか列を追加します。これらのデータは気温データと同じ情報源に由来しますが、作業しやすいようにあらかじめ加工され、xts に変換済みです。

以前に行った作業と似ていますが、今回は用意されたコードが少なめです。作業用の xts オブジェクト flights_temps も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

コースを見る

演習の手順

  • まずはいつもどおり、periodicity() を 2 回呼び出して、vis と wind のデータの周期性と期間を確認します。
  • vis と wind が既存データと同じ周期性・期間であることを確認したら、merge() を使って 3 つのオブジェクトを 1 つの xts オブジェクト flights_weather に結合します。一貫性を保つため、次の順番でマージしてください: flights_temps、vis、wind。
  • head() を使って flights_weather の先頭数行を表示し、マージが正しく行われたことを確認します。

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。

# Confirm the periodicity and duration of the vis and wind data



# Merge vis and wind with your existing flights_temps data
flights_weather <- 

# View the first few rows of your flights_weather data
コードを編集して実行