探索失業率資料
現在你已經複習了處理遺漏值的基本步驟，就能更輕鬆地即時檢視並清理新的時間序列資料。
在本練習中，你會更進一步實作：探索、清理並繪製失業率資料，包含整體美國與特定州別麻薩諸塞州（MA）。這些資料已打包在名為 unemployment 的 xts 物件中，並已放在你的工作環境中。
本練習屬於課程
個案研究：在 R 中分析城市時間序列資料
練習說明
- 使用
summary()檢視unemployment資料的摘要。特別留意輸出中偵測到的NA's數量。同時注意時間索引的min與max，它們代表資料涵蓋的期間。 - 使用
na.approx()以線性插補移除失業率資料中的遺漏值。將結果存回unemployment物件。 - 使用
plot.zoo()繪製unemployment資料。將plot.type設為"single"，把全美與麻州的資料畫在同一張圖上。保留lty參數與legend()的呼叫維持不變。
動手互動練習
試著完成這個範例程式碼，體驗一下這個練習。
# View a summary of your unemployment data
# Use na.approx to remove missing values in unemployment data
unemployment <-
# Plot new unemployment data
plot.zoo(___, plot.type = "___", lty = lty)
legend("topright", lty = lty, legend = labels, bg = "white")