Mở rộng dữ liệu của bạn
Giờ bạn đã nắm quy trình làm việc với chuỗi thời gian, hãy sẵn sàng kiểm định giả thuyết rằng độ trễ chuyến bay phụ thuộc vào tầm nhìn và gió.
Trong bài này, bạn sẽ thêm vài cột mới vào đối tượng xts của mình bằng cách gộp dữ liệu về tầm nhìn trung bình theo tháng (vis) và tốc độ gió (wind) ở khu vực Boston từ 2010 đến 2015. Các dữ liệu này được lấy từ cùng nguồn với dữ liệu nhiệt độ của bạn, nhưng đã được xử lý và chuyển sang xts để bạn thao tác dễ hơn.
Bài này tương tự những gì bạn đã làm trước đó, nhưng lần này có ít mã mẫu hơn. Đối tượng xts bạn đang làm việc, flights_temps, cũng đã có sẵn trong workspace của bạn.
Bài tập này là một phần của khóa học
Nghiên cứu tình huống: Phân tích dữ liệu chuỗi thời gian của thành phố bằng R
Hướng dẫn bài tập
- Nhiệm vụ đầu tiên, như thường lệ, là xác nhận tính chu kỳ và khoảng thời gian của dữ liệu
visvàwindbằng hai lần gọiperiodicity(). - Khi đã xác nhận
visvàwindcó cùng tính chu kỳ và khoảng thời gian với dữ liệu hiện có, hãy dùngmerge()để gộp cả ba đối tượng thành một đối tượng xts duy nhất:flights_weather. Để nhất quán, hãy gộp theo thứ tự sau:flights_temps,vis,wind. - Dùng
head()để xem vài dòng đầu củaflights_weathervà đảm bảo việc gộp đã thành công.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# 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