ÎncepețiÎncepe gratuit

Explorarea datelor de temperatură

Acum că ai aflat câte ceva despre datele tale de tip flights – și ai recapitulat elementele de bază ale manipulării seriilor de timp – următoarea ta sarcină este să explorezi tiparele meteorologice din zona Boston, pentru a înțelege ce ar putea influența întârzierile și anulările zborurilor. În acest scop, va trebui să compilezi și să manipulezi câteva serii de timp suplimentare.

În acest exercițiu, vei explora date de temperatură din zona Boston, inclusiv măsurători ale temperaturii zilnice minime, medii și maxime de-a lungul timpului. Aceste date au fost colectate cu ajutorul pachetului weatherData din R, care preia date disponibile public de pe Weather Underground.

Înainte de a continua cu manipularea seriilor de timp, primul pas în orice analiză de date este să examinezi caracteristicile de bază ale datelor tale. Mai concret, vei analiza mai atent două obiecte cu date de temperatură (temps_1 și temps_2), pentru a înțelege ce informații conțin și cum ar trebui să procedezi în continuare.

Acest exercițiu face parte din cursul

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

Vezi cursul

Instrucțiuni pentru exercițiu

  • Folosește două apeluri ale funcției str() pentru a vizualiza structura fiecărui obiect de temperatură: temps_1 și temps_2. Acordă atenție sporită rezultatelor!
  • Vizualizează primele și ultimele rânduri din temps_1 folosind head() și tail().
  • Vizualizează primele și ultimele rânduri din temps_2 folosind head() și tail(). Cele două obiecte conțin date similare?

Exercițiu interactiv practic

Încearcă acest exercițiu completând acest cod de exemplu.

# 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
Editează și rulează codul