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  3. 사례 연구: R로 도시 시계열 데이터 분석
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연습 문제

항공편 데이터 시각화

이제 데이터를 파악했으니, 다음 단계는 시간에 따른 추세를 시각화하는 것입니다. 이 연습 문제에서는 시계열 데이터를 그리는 여러 방법을 사용해 flights_xts 데이터를 시간 축으로 그려 보겠습니다.

xts 객체를 그리는 가장 간단한 방법은 plot.xts()를 사용하는 것으로, 플롯의 y축에 대한 인수 하나만 필요합니다. x축은 xts 객체의 시간 인덱스가 자동으로 사용됩니다.

더 복잡한 플롯이 필요하면 plot.zoo()를 사용할 수 있는데, 이는 여러 열의 데이터를 함께 표시할 수 있습니다. 특히 plot.type 인수를 사용하면 데이터가 하나의 패널("single")에 나타날지, 여러 패널("multiple")에 나타날지를 지정할 수 있습니다. 이는 시간에 따라 여러 데이터 열을 비교할 때 유용합니다.

지침

100 XP
  • plot.xts()를 사용해 시간에 따른 BOS 도착 월별 총 항공편 수(total_flights)를 확인하세요. 이 명령은 y축 데이터만 지정하면 되지만, 어떤 열을 그릴지 명확히 지정해야 합니다.
  • plot.xts()를 한 번 더 호출해 시간에 따른 BOS 도착 월별 ‘지연’ 항공편을 그리세요.
  • plot.zoo()로 flights_xts의 네 개 시계열 열을 모두 그리세요. plot.type 인수를 "multiple"로 설정해 네 개의 서로 다른 패널로 그리세요. ylab 인수는 그대로 두세요.
  • plot.zoo()를 다시 호출해 네 개의 플롯을 한 개 패널에 모두 표시하세요. lty 인수와 legend 함수는 그대로 두세요.