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Explorando dados de temperatura

Agora que você já conhece um pouco os dados de flights — e revisou o básico de manipulação de séries temporais — sua próxima tarefa é explorar padrões de clima na região de Boston para entender o que pode estar afetando atrasos e cancelamentos de voos. Para isso, você vai precisar compilar e manipular alguns dados adicionais de séries temporais.

Neste exercício, você vai explorar alguns dados de temperatura na área de Boston, incluindo as medidas de temperatura mínima, média e máxima diárias ao longo do tempo. Esses dados foram coletados usando o pacote weatherData em R, que extrai dados públicos do Weather Underground.

Antes de avançar na manipulação das séries temporais, o primeiro passo em qualquer análise de dados é examinar as características básicas do seu conjunto de dados. Especificamente, você vai olhar mais de perto dois objetos de temperatura (temps_1 e temps_2) para entender quais informações eles contêm e como você deve prosseguir.

Este exercício faz parte do curso

Estudo de Caso: Analisando Séries Temporais de Cidades em R

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Instruções do exercício

  • Use duas chamadas de str() para ver a estrutura de cada objeto de temperatura: temps_1 e temps_2. Preste bastante atenção à saída!
  • Veja as primeiras e últimas linhas de temps_1 usando head() e tail().
  • Veja as primeiras e últimas linhas de temps_2 usando head() e tail(). Esses dois objetos contêm dados semelhantes?

Exercício interativo prático

Experimente este exercício completando este código de exemplo.

# View the structure of each object
str(___)
str(___)

# View the first and last rows of temps_1
head(___)
tail(___)

# View the first and last rows of temps_2

Editar e executar o código