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探索您的航班数据

在开始任何分析之前,先了解数据的基本属性至关重要,包括时间频率时间范围完整性

在本练习中,您将通过探索这些属性来更好地理解您的数据。正如前面练习中提到的,您的时间索引看起来是按月记录的。要检查在整个 xts 对象中是否一致,您可以使用 periodicity() 来查看数据的时间频率和时间范围。

在确认时间频率后,您可能还想知道覆盖了多少个周期。要识别数据中的周期数,您可以使用 ndays() 或其封装函数,如 nmonths()nyears() 等。

最后,按条件子集查询特定日期也很有用。例如,输入 xts_object["date"] 会返回与该日期对应的那一行。

本练习是课程的一部分

案例研究:在 R 中分析城市时间序列数据

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练习说明

  • 使用 periodicity() 确定 flights_xts 对象的时间频率和时间范围。
  • 使用最相关的命令确定数据涵盖的周期数。
  • 查询 2014年6月 到达 BOS 的航班信息。

交互式实操练习

通过完成这段示例代码来试试这个练习。

# Identify the periodicity of flights_xts


# Identify the number of periods in flights_xts


# Find data on flights arriving in BOS in June 2014
编辑并运行代码