ÎncepețiÎncepe gratuit

Extinde-ți datele

Acum că ai stăpânit fluxul de lucru cu serii de timp, ești pregătit să evaluezi ipoteza că întârzierile zborurilor sunt influențate de vizibilitate și vânt.

În acest exercițiu, vei adăuga câteva coloane în plus la obiectul tău xts, îmbinând date despre vizibilitatea medie lunară (vis) și viteza vântului (wind) în zona Boston, pentru perioada 2010–2015. Aceste date provin din aceeași sursă ca și datele despre temperatură, dar au fost deja prelucrate și convertite în xts pentru a-ți ușura munca.

Procesul este similar cu ce ai mai făcut, însă de data aceasta ai mai puțin cod scris dinainte. Obiectul xts cu care lucrezi, flights_temps, este disponibil în spațiul tău de lucru.

Acest exercițiu face parte din cursul

Studiu de caz: Analiza seriilor de timp pentru un oraș în R

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Prima sarcină, ca de obicei, este să confirmi periodicitatea și durata datelor vis și wind folosind două apeluri ale funcției periodicity().
  • După ce ai confirmat că datele vis și wind au aceeași periodicitate și durată ca datele existente, folosește merge() pentru a combina toate trei obiecte într-un singur obiect xts: flights_weather. Pentru a păstra consecvența, îmbină datele în următoarea ordine: flights_temps, vis, wind.
  • Folosește head() pentru a vizualiza primele rânduri din flights_weather și a verifica că îmbinarea a fost realizată cu succes.

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# Confirm the periodicity and duration of the vis and wind data



# Merge vis and wind with your existing flights_temps data
flights_weather <- 

# View the first few rows of your flights_weather data
Editează și rulează codul