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気温データを探索する

flights データについて少し学び、時系列データ操作の基本を復習しました。次は、ボストン地域の天候パターンを調べて、遅延や欠航に影響している要因を理解していきます。そのために、追加の時系列データを収集して加工する必要があります。

この演習では、ボストン地域の気温データを調べます。具体的には、日ごとの最低・平均・最高気温の推移を見ていきます。これらのデータは、R の weatherData パッケージを使って収集されたもので、Weather Underground の公開データをスクレイピングしています。

時系列データの操作を進める前に、どんな分析でも最初のステップはデータの基本的な性質を確認することです。ここでは、2 つの気温データオブジェクト（temps_1 と temps_2）を詳しく見て、どんな情報が含まれているか、今後どのように進めるべきかを把握します。

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

  • str() を 2 回使って、それぞれの気温オブジェクト（temps_1 と temps_2）の構造を確認します。出力をよく観察しましょう。
  • head() と tail() を使って、temps_1 の先頭と末尾の数行を確認します。
  • 同様に、head() と tail() を使って、temps_2 の先頭と末尾の数行を確認します。2 つのオブジェクトは似たデータを含んでいますか？

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 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
コードを編集して実行