BaşlayınÜcretsiz Başlayın

merge() kullanımı ve zaman üzerinde görselleştirme

Artık uçuş verilerinle aynı zaman aralığını (2010-2015) ve aynı sıklığı (aylık) kapsayan sıcaklık verilerine sahipsin; birleştirmeye hazırsın.

xts nesnelerini sütuna göre birleştirmek için merge() kullanabilirsin. İki xts nesnesi aynı periyodiklikte olduğunda, merge() genellikle bilgileri uygun satırlarda birleştirebilir. xts nesneleri aynı periyodiklikte olmasa bile, merge() farklı dönemler boyunca bu nesnelerin doğru zaman sıralamasını korur.

Bu egzersizde, iki xts nesneni sütun bazında birleştirecek ve uçuş gecikmelerinin sıcaklıkla nasıl ilişkili olduğunu keşfetmek için yeni grafikler üreteceksin. temps_monthly ve flights_xts çalışma alanında hazır.

Bu egzersiz

Vaka Çalışması: R ile Şehir Zaman Serisi Verilerini Analiz Etme

kursunun bir parçasıdır
Kursu Görüntüle

Egzersiz talimatları

  • merge() kullanarak flights_xts ve temps_monthly nesnelerini birleştir. Bu xts nesneleri aynı periyodiklikte olduğundan, birleştirme komutun sıcaklık verilerini flights_xts nesnesindeki uygun satırlara yerleştirmeli. Birleştirilecek nesneleri hangi sırayla yazdığının, birleşik nesnede sütunların nerede görüneceğini belirlediğini unutma. Tutarlılık için önce flights_xts, sonra temps_monthly ekle.
  • Birleşik xts nesnenin (flights_temps) ilk birkaç satırını inceleyerek birleştirmenin başarılı olduğunu doğrula. Sıcaklık verilerinin uçuş verileriyle hizalandığını görmelisin.
  • plot.zoo() kullanarak flights_temps içindeki pct_delay ve temps_monthly sütunlarını tek bir grafikte görselleştir. İlgili sütunları alt kümeye ayırdığından ve plot.type argümanını "single" olarak belirttiğinden emin ol. lty argümanını olduğu gibi bırak.

Uygulamalı interaktif egzersiz

Bu örnek kodu tamamlayarak bu egzersizi bitirin.

# Use merge to combine your flights and temperature objects
flights_temps <- merge(___, ___)

# Examine the first few rows of your combined xts object


# Use plot.zoo to plot these two columns in a single panel
plot.zoo(___[,c("___", "___")], plot.type = "___", lty = lty)
legend("topright", lty = lty, legend = labels, bg = "white")
Kodu Düzenle ve Çalıştır