Gộp bằng rbind()
Giờ bạn đã biết cấu trúc và phạm vi của dữ liệu nhiệt độ, nhiệm vụ tiếp theo là chuyển các object này sang xts và gộp chúng bằng rbind().
Trước khi chuyển một object sang xts, bạn cần xác định cột sẽ làm chỉ mục thời gian và đảm bảo cột đó được mã hóa là kiểu thời gian. Trong trường hợp này, bạn sẽ cần kiểm tra kiểu (class) của cột date trong temps_1 và temps_2. Sau khi xác định được chỉ mục thời gian phù hợp, bạn có thể mã hóa cả hai object sang xts và gộp theo hàng.
Các object temps_1 và temps_2 có sẵn trong không gian làm việc của bạn và gói xts đã được nạp sẵn.
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
- Dùng hai lần
class()để kiểm tra rằng các cộtdatetrongtemps_1vàtemps_2được mã hóa dưới dạng đối tượng thời gian (Date, POSIXct, POSIXlt, yearmon, v.v.). - Dùng
as.xts()để mã hóa từng data frame nhiệt độ (temps_1vàtemps_2) thành một xts object riêng. Nhớ chỉ định cột thời gian phù hợp cho đối sốorder.by. Đồng thời nhớ loại bỏ cột thời gian bằng cú phápdata[, -column]. - Dùng hai lần
head()để xác nhận các xts object mới được định dạng đúng. - Dùng
rbind()trên các xts object để gộp chúng thành một object duy nhất:temps_xts. - Dùng kết hợp
first()vàlast()để lấy dữ liệu 3 ngày đầu của tháng cuối cùng trong năm đầu tiên trongtemps_xts.
Bài tập tương tác thực hành trực tiếp
Hãy thử làm bài tập này bằng cách hoàn thành đoạn mã mẫu này.
# Confirm that the date column in each object is a time-based class
class(___)
class(___)
# Encode your two temperature data frames as xts objects
temps_1_xts <- as.xts(___[, -4], order.by = ___)
temps_2_xts <- ___
# View the first few lines of each new xts object to confirm they are properly formatted
head(___)
head(___)
# Use rbind to merge your new xts objects
temps_xts <- ___
# View data for the first 3 days of the last month of the first year in temps_xts
___(___(first(___, "1 year"), "1 month"), "___")