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  3. ケーススタディ：Rで都市の時系列データを分析する
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Exercise

rbind() を使ったマージ

温度データの構造と範囲がわかったので、次はこれらのオブジェクトを xts に変換し、rbind() を使って結合します。

オブジェクトを xts に変換する前に、時系列インデックスとなる列を特定し、その列が時間ベースのオブジェクトとしてエンコードされていることを確認します。今回は、temps_1 と temps_2 の date 列のクラスを確認しましょう。適切な時間ベースのインデックスを特定できたら、両方のオブジェクトを xts にエンコードし、行方向にマージできます。

temps_1 と temps_2 はワークスペースに用意されており、xts パッケージは読み込まれています。

Instructions

100 XP
  • 2 回の class() 呼び出しを使って、temps_1 と temps_2 の date 列が時間ベースのオブジェクト（Date、POSIXct、POSIXlt、yearmon など）としてエンコードされているか確認します。
  • as.xts() を用いて、各温度データフレーム（temps_1 と temps_2）を別々の xts オブジェクトにエンコードします。order.by 引数には該当する時間ベースの列を指定してください。また、data[, -column] の形式で時間ベースの列を削除することも忘れないでください。
  • 2 回の head() 呼び出しで、新しい xts オブジェクトが正しく整形されているか確認します。
  • xts オブジェクトに対して rbind() を使い、1 つのオブジェクト temps_xts にマージします。
  • first() と last() を組み合わせて、temps_xts の「最初の年」の「最後の月」の「最初の3日間」のデータを特定します。