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  3. 사례 연구: R로 도시 시계열 데이터 분석
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ćwiczenie

rbind()로 병합하기

이제 온도 데이터의 구조와 범위를 파악했으니, 다음으로 이 객체들을 xts로 변환한 뒤 rbind()로 병합해 보겠습니다.

객체를 xts로 변환하기 전에, 시간 인덱스로 사용할 열을 확인하고 해당 열이 시간 기반 객체로 인코딩되어 있는지 점검해야 해요. 이번에는 temps_1과 temps_2의 date 열 클래스를 확인해 보세요. 적절한 시간 기반 인덱스를 확인했다면, 두 객체를 xts로 인코딩하고 행 기준으로 병합하면 됩니다.

temps_1과 temps_2 객체는 작업 공간에 준비되어 있으며, xts 패키지는 이미 로드되어 있습니다.

Instrukcje

100 XP
  • class()를 두 번 호출해 temps_1과 temps_2의 date 열이 시간 기반 객체(Date, POSIXct, POSIXlt, yearmon 등)로 인코딩되어 있는지 확인하세요.
  • as.xts()를 사용해 각 온도 데이터 프레임(temps_1, temps_2)을 별도의 xts 객체로 인코딩하세요. order.by 인수에는 해당하는 시간 기반 열을 지정해야 합니다. 또한 data[, -column] 형식을 사용해 시간 기반 열을 제거하는 것도 잊지 마세요.
  • head()를 두 번 호출해 새 xts 객체의 형식이 올바른지 확인하세요.
  • xts 객체에 rbind()를 적용해 하나의 객체 temps_xts로 병합하세요.
  • first()와 last()를 조합해 temps_xts의 첫 해 중 마지막 달의 처음 3일 데이터를 찾아보세요.