Блог

Я пытаюсь научиться работать с данными временных рядов. Я создал несколько поддельных ежедневных данных, попытался объединить их по неделям, а затем построить график:

 set.seed(123)
library(xts)
library(ggplot2)

date_decision_made = seq(as.Date("2014/1/1"), as.Date("2016/1/1"),by="day")

date_decision_made <- format(as.Date(date_decision_made), "%Y/%m/%d")

property_damages_in_dollars <- rnorm(731,100,10)

final_data <- data.frame(date_decision_made, property_damages_in_dollars)

y.mon<-aggregate(property_damages_in_dollars~format(as.Date(date_decision_made),
format="%W"),data=final_data, FUN=sum)

y.mon$week = y.mon$`format(as.Date(date_decision_made), format = "%W")`

g = ggplot(y.mon, aes(x = week, y=property_damages_in_dollars)   geom_line(aes(group=1))
 

График, похоже, работает, но на оси всего 52 «галочки», когда их должно быть в два раза больше (данные за 2 года). Я думаю, что при преобразовании данных из ежедневных в еженедельные возникает проблема — не мог бы кто-нибудь показать мне, как это исправить?

В моих фактических данных у меня есть данные за 30 лет. Даты кажутся довольно многолюдными. Я попытался «разогнать» даты:

 library(scales)
g   scale_x_date(date_breaks = "1 week", expand = c(0,0))  
  theme(axis.text.x = element_text(angle=90, vjust=.5))
 

Но это тоже не работает. Не мог бы кто-нибудь, пожалуйста, показать мне, что я делаю не так?

Спасибо

Примечание: если есть два столбца, можно ли по-прежнему использовать агрегатную функцию?

 date_decision_made = seq(as.Date("2014/1/1"), as.Date("2016/1/1"),by="day")

date_decision_made <- format(as.Date(date_decision_made), "%Y/%m/%d")

property_damages_in_dollars <- rnorm(731,100,10)

other_damages_in_dollars <- rnorm(731,10,10)

final_data <- data.frame(date_decision_made, other_damages_in_dollars, property_damages_in_dollars)



y.mon<-aggregate(property_damages_in_dollars,  other_damages_in_dollars ~format(as.Date(date_decision_made),
format="%Y/%m"),data=final_data, FUN=sum)
 

Одним из способов может быть добавление года к неделе следующим образом:

 library(ggplot2)
#Code 1
#Data
y.mon<-aggregate(property_damages_in_dollars~format(as.Date(date_decision_made),
                                                    format="%W-%y"),data=final_data, FUN=sum)

y.mon$week = y.mon$`format(as.Date(date_decision_made), format = "%W-%y")`
#Plot
ggplot(y.mon, aes(x = week, y=property_damages_in_dollars)) 
         geom_line(aes(group=1)) 
  scale_x_discrete(guide = guide_axis(n.dodge=2)) 
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 45))
 

Вывод:

Просто, если вам интересно, я оставлю это здесь, используя scale_x_date() и агрегируя непосредственно по дате:

 #Code 2
y.mon<-aggregate(property_damages_in_dollars~as.Date(date_decision_made),data=final_data, FUN=sum)
y.mon$week = y.mon$`as.Date(date_decision_made)`
#Plot
ggplot(y.mon, aes(x = week, y=property_damages_in_dollars))  
  geom_line(aes(group=1)) 
  scale_x_date(date_labels = '%Y-%W',breaks = '8 weeks')
 

Вывод: