Pași următori - II

Datele despre temperatură au evidențiat câteva direcții posibile de explorare a cauzelor întârzierilor și anulărilor de zboruri. Totuși, clientul tău insistă că tiparele de sosire a zborurilor în Boston sunt influențate de vizibilitate și vânt, nu de temperatură. Înainte de a continua, va trebui să colectezi mai multe date.

În urma unor cercetări extinse, ai identificat date relevante privind vizibilitatea medie săptămânală și viteza vântului în zona Boston. Care dintre pașii de mai jos i-ai urma înainte de a îmbina aceste date cu obiectul tău xts lunar existent, flights_temps?

1. Codifică datele într-un obiect xts cu un index bazat pe timp.
2. Convertește datele la periodicitate lunară folosind to.period() cu prima observație pe săptămână.
3. Asigură-te că fiecare obiect de date conține o singură coloană de informații.
4. Convertește datele la periodicitate lunară folosind split() și lapply() pentru a genera medii lunare.
5. Verifică periodicitatea și durata obiectelor xts înainte de a folosi merge().
6. Elimină informațiile existente despre temperatură din flights_temps înainte de a folosi merge().