1. Learn
    2. /
  2. Projects
    3. /
  3. 사례 연구: R로 도시 시계열 데이터 분석
Connected

Exercise

merge() 사용과 시계열 플로팅

이제 온도 데이터가 항공편 데이터와 동일한 기간(2010-2015)과 동일한 빈도(월별)를 갖게 되었으니, 머지할 준비가 되었습니다.

열 기준으로 xts 객체를 병합하려면 merge()를 사용할 수 있습니다. 두 xts 객체가 동일한 주기를 공유한다면, merge()는 일반적으로 정보를 적절한 행으로 결합합니다. xts 객체들이 동일한 주기를 공유하지 않더라도, merge()는 서로 다른 기간 전반에 걸쳐 올바른 시간 순서를 보존합니다.

이번 연습에서는 두 xts 객체를 열 기준으로 병합하고, 항공편 지연이 온도와 어떻게 관련되는지 탐색하는 새로운 플롯을 생성해 보겠습니다. temps_monthly와 flights_xts는 작업 공간에 준비되어 있습니다.

Instructions

100 XP
  • merge()를 사용해 flights_xts와 temps_monthly를 결합하세요. 이 xts 객체들은 주기를 공유하므로, 머지 명령은 flights_xts 객체의 적절한 행에 온도 데이터를 배치해야 합니다. 병합할 객체의 나열 순서에 따라 머지된 객체에서 열의 위치가 결정됩니다. 일관성을 위해 flights_xts를 먼저, temps_monthly를 두 번째로 넣으세요.
  • 병합된 xts 객체(flights_temps)의 처음 몇 행을 확인하여 병합이 올바르게 이루어졌는지 확인하세요. 항공편 데이터와 온도 데이터가 나란히 정렬되어 보여야 합니다.
  • plot.zoo()를 사용해 flights_temps에서 pct_delay와 temps_monthly 두 열을 포함하는 단일 플롯을 생성하세요. 관련 열을 서브셋팅하고 plot.type을 "single"로 지정하세요. lty 인수는 그대로 두세요.