つまずかないＲ原語入門（時系列データの処理について）

前回までで、、国土交通省気象庁の過去の気象データを使用して、年間平均気温と、
各月の平均気温をapplyというコマンドで求めることが実証できた。

今回は、同じ気象データをつかって時系列の処理にトライしてみる。

Ｒでは時系列データの操作・分析用には何種類かのアプローチがある
ようだが、今回は時系列データをts（time seriesの略）オブジェクトという
形式で扱うことにした。
tsオブジェクトを生成するには、tsコマンドを使う。
明治からの東京の平均気温を再度求めてみる。

>b<-read.table("kion_b.txt",header=TRUE)
変数bに、1876年からの各月単位の気温を代入。
>year.means<-apply(b,1,mean)
applyコマンドで、各年の平均気温をもとめ、year.meansという変数に代入。
次に、これをtsオブジェクトとして生成する。
frequencyとは周期が１年単位であることによる。

>year.means.ts<-ts(year.means,frequency=1)
スタート年を明示するため、start=c(1876)として、グラフを描かせる。
>plot(year.means.ts<-ts(year.means,start=c(1876),frequency=1),ylab="temperature")

こうしてみると、ヒートアイランド現象と、地球温暖化の影響で
1960年以降、急激に東京の平均気温が上がっていることが、可視化できる。

本当は、各年の１月～１２月と翌年の１月～１２月以下同様と、連続して
描画したかったのだが、勉強不足で、そこまでたどり着きませんでした。

Ｒは奥が深い。でも深いから面白いし、勉強しがいがあるというものだ。

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