월평균 생성하기
to.period() 명령은 많은 상황에서 유용하지만, 이번 목적에는 한 달 전체를 대표하는 행을 하나만 선택하는 방식이 그다지 적합하지 않을 수 있습니다.
대신, 월별로 평균 기온 값을 생성하는 것이 더 합리적입니다. 이를 위해 split()과 lapply()를 사용해 월평균을 직접 계산한 후, as.xts()로 새로운 xts 객체를 만들어야 해요. 복잡해 보일 수 있지만, 이미 충분히 하실 수 있는 작업입니다!
이전 연습 문제에서 부분 집합으로 만든 xts 객체 temps_xts_2는 작업 공간에 미리 로드되어 있습니다. 또한 데이터에 포함된 각 달의 첫날을 담은 날짜 벡터 index 객체도 미리 로드되어 있어요.
이 연습은 강의의 일부입니다
사례 연구: R로 도시 시계열 데이터 분석
연습 안내
split()을 사용해temps_xts_2객체의mean열을 월 단위 리스트로 분할하세요. 기간은f인수로"months"를 지정해야 합니다.lapply()를 사용해 월별 평균의 평균, 즉 월별 평균 기온을 계산하세요.as.xts()를 사용해 2010년부터 2015년까지 보스턴의 월별 평균 기온을 담은 새로운 xts 객체를 생성하세요. 이를 위해 월별mean_of_means데이터와 월별index객체를 결합해야 합니다.- 마지막으로, 새로 만든
temps_monthly객체가flights_xts와 기간과 주기가 같은지 확인하세요.
실습형 인터랙티브 연습
이 예제를 이 샘플 코드를 완성하여 풀어보세요.
# Split temps_xts_2 into separate lists per month
monthly_split <- split(___$___ , f = "___")
# Use lapply to generate the monthly mean of mean temperatures
mean_of_means <- lapply(___, FUN = ___)
# Use as.xts to generate an xts object of average monthly temperature data
temps_monthly <- as.xts(as.numeric(___), order.by = ___)
# Compare the periodicity and duration of your new temps_monthly and flights_xts
periodicity(___)
periodicity(___)