使用 rbind() 合并
既然您已经了解了温度数据的结构和范围，下一步就是将这些对象转换为 xts，并使用 rbind() 进行合并。
在将对象转换为 xts 之前，您需要找出将作为时间索引的列，并确保其编码为基于时间的对象。在本题中，您需要检查 temps_1 和 temps_2 中 date 列的类。确认合适的时间索引后，您就可以将两个对象都编码为 xts，并按行合并。
temps_1 和 temps_2 已在您的工作区中，xts 包也已为您加载。
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
练习说明
- 使用两次
class()检查temps_1和temps_2中的date列是否编码为基于时间的对象（Date、POSIXct、POSIXlt、yearmon 等）。 - 使用
as.xts()将两个温度数据框（temps_1和temps_2）分别编码为 xts 对象。请为order.by参数指定相应的时间列，并记得用data[, -column]格式移除该时间列。 - 使用两次
head()确认新的 xts 对象格式正确。 - 对这两个 xts 对象使用
rbind()，将其合并为单个对象：temps_xts。 - 结合使用
first()和last()，定位temps_xts中"第 1 年里最后 1 个月的前 3 天"的数据。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# 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"), "___")