使用 merge() 并绘制随时间变化的图
现在，您已经有了与航班数据相同时间段（2010-2015）且相同频率（按月）的气温数据，可以进行合并了。
要按列合并 xts 对象，可使用 merge()。当两个 xts 对象具有相同的周期性时，merge() 通常可以将信息合并到合适的行中。即使 xts 对象不共享相同的周期性，merge() 也会在不同周期之间保持对象的正确时间顺序。
在本练习中，您将按列合并两个 xts 对象，并生成新图，探究航班延误与气温的关系。temps_monthly 和 flights_xts 已在您的工作区中可用。
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
merge()合并flights_xts和temps_monthly。由于这两个 xts 对象共享周期性，您的合并命令应将气温数据放入flights_xts对象中对应的行。请注意，您在合并时列出对象的顺序将决定合并后对象中列的位置。为保持一致性，请先放入flights_xts，再放入temps_monthly。 - 查看合并后的 xts 对象（
flights_temps）的前几行，确认合并是否成功。您应当看到气温数据与航班数据对齐。 - 使用
plot.zoo()生成一个包含flights_temps中pct_delay与temps_monthly两列的单一图形。请确保对子集化相关列，并将plot.type指定为"single"。lty参数保持不变。
交互式实操练习
通过完成这段示例代码来试试这个练习。
# Use merge to combine your flights and temperature objects
flights_temps <- merge(___, ___)
# Examine the first few rows of your combined xts object
# Use plot.zoo to plot these two columns in a single panel
plot.zoo(___[,c("___", "___")], plot.type = "___", lty = lty)
legend("topright", lty = lty, legend = labels, bg = "white")