数量値の時系列を使う
指定の場所における気温の変化を解析する.
In[1]:=

data = WeatherData[
Entity["City", {"Champaign", "Illinois", "UnitedStates"}],
"Temperature", {{2016, 3, 20}, {2016, 3, 22}}];
In[2]:=

temps = TimeSeries[data, MissingDataMethod -> "Interpolation"]
Out[2]=

気温の時系列を可視化する.
In[3]:=

DateListPlot[temps, PlotTheme -> "Detailed"]
Out[3]=

基本の特性.
In[4]:=

stats = {Min, Max, Mean, Median, StandardDeviation};
TableForm[{Map[#[temps] &, stats]}, TableHeadings -> {None, stats}]
Out[4]//TableForm=

気温を華氏に変換する.
In[5]:=

tempsF = UnitConvert[temps, "DegreesFahrenheit"];
TableForm[{Map[#[tempsF] &, stats]}, TableHeadings -> {None, stats}]
Out[5]//TableForm=

6時間の移動平均を求める.
In[6]:=

avg = MovingMap[Mean, temps, {Quantity[6, "Hours"], Center}]
Out[6]=

完全なWolfram言語入力を表示する
Out[7]=
