使用 rbind() 合併
現在你已經了解溫度資料的結構與範圍，下一步是把這些物件轉成 xts，並用 rbind() 合併。
在把物件轉成 xts 之前，你需要先找出將作為時間索引的欄位，並確認它已編碼為時間型別物件。在這裡，你要檢查 temps_1 與 temps_2 中 date 欄位的類別。一旦確認合適的時間型索引後，就可以把兩個物件都編碼成 xts，接著依列進行合併。
temps_1 與 temps_2 物件已在你的工作環境中，且已為你載入 xts 套件。
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
- 以兩次呼叫
class()檢查temps_1與temps_2的date欄位是否為時間型別物件（Date、POSIXct、POSIXlt、yearmon 等）。 - 使用
as.xts()將兩個溫度資料框（temps_1與temps_2）各自編碼為 xts 物件。請務必在order.by參數指定相關的時間型欄位，並記得用data[, -column]的寫法移除時間欄位。 - 以兩次呼叫
head()確認新的 xts 物件格式正確。 - 對這兩個 xts 物件使用
rbind()，將它們合併為單一物件：temps_xts。 - 結合
first()與last()，找出temps_xts中「第 1 年裡最後 1 個月的前 3 天」的資料。
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。
# 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"), "___")