重なっているインデックスを見つける
2つの時系列に同じインデックス（同じ時点）が存在するとき、それらは「オーバーラップしている（overlap）」と言います。
%in% 演算子を使って部分集合を作ると、一方の時系列から重複する点を除外でき、2つのデータセットを結合しやすくなります。
この演習では、2つの時系列 coffee と coffee_overlap を使い、重なっている要素を取り除きます。
データセット coffee と coffee_overlap、および zoo と lubridate パッケージはすでに利用可能です。
この演習はコースの一部です
Rで学ぶ時系列データ操作
演習の手順
値の一致演算子
%in%を使って、coffeeの「インデックス」と重なるcoffee_overlapの「インデックス」を特定します。角かっこ（
[,]）と否定演算子（!）を使って、overlapping_indexに含まれ「ない」coffee_overlapの値を抽出します。時系列
coffeeとcoffee_subsetを結合し、得られた autoplot を表示します。
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。
# Determine the overlapping indexes
overlapping_index <-
___ %in% ___
# Create a subset of the elements which do not overlap
coffee_subset <- ___[___]
# Combine the coffee time series and the new subset
coffee_combined <- ___
autoplot(coffee_combined)