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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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演習

サブセット化と周期の調整

次のステップは、気温データを前の章のフライトデータと結合することです。

前の章で扱ったフライトデータは、2010年から2015年までの「月次」データでした。一方、気温データは2007年から2015年までの「日次」データです。結合する前に、データをサブセット化し、周期を月次に調整する必要があります。

xts オブジェクトの周期を変換するには、to.period() を使います。これにより、データをより低頻度の期間へ素早く変換できます。デフォルトでは、このコマンドは期間全体にわたる特定の値（Open-High-Low-Close、つまり OHLC）を生成します。これは金融分析で有用ですが、常に適切とは限りません。

このケースでは、引数 OHLC を FALSE に設定してください。月次の xts オブジェクトに OHLC 列を作る代わりに、各期間から代表となる1行だけを取得します。どの行を選ぶかは、indexAt 引数で指定できます。

ワークスペースには、temps_xts データと（前の章の）flights_xts データが用意されています。

指示

100 XP
  • temps_xts オブジェクトを 2010 年から 2015 年の観測だけにサブセット化し、temps_xts_2 として保存します。
  • to.period() を使って、日次の気温データを月次に変換します。変換先の期間（"months"）を必ず指定してください。新しい OHLC 列の生成を避けるために OHLC は FALSE に設定します。最後に、各月の最初の観測を選ぶように indexAt 引数を "firstof" に設定します。
  • periodicity() を 2 回使い、新しい月次の気温データの周期と期間を、前の章の flights_xts データと比較します。