Ggplot2 简明教程
ggplot2 - Time Series
时间序列是一个图形绘图,它以特定时间顺序表示一系列数据点。时间序列是在相等时间间隔的连续序列下获取的序列。时间序列可以被认为是离散时间数据。我们在本章中将使用的数据集是“economics”数据集,其中包含美国经济时间序列的所有详细信息。
数据框包括以下属性,如下所示 −
Date |
Month of data collection |
Psavert |
Personal savings rate |
Pce |
Personal consumption expenditure |
Unemploy |
失业人数(千人) |
Unempmed |
Median duration of unemployment |
Pop |
Total population in thousands |
加载必需的包并将默认主题设置为创建时序。
> library(ggplot2)
> theme_set(theme_minimal())
> # Demo dataset
> head(economics)
# A tibble: 6 x 6
date pce pop psavert uempmed unemploy
<date> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 1967-07-01 507. 198712 12.6 4.5 2944
2 1967-08-01 510. 198911 12.6 4.7 2945
3 1967-09-01 516. 199113 11.9 4.6 2958
4 1967-10-01 512. 199311 12.9 4.9 3143
5 1967-11-01 517. 199498 12.8 4.7 3066
6 1967-12-01 525. 199657 11.8 4.8 3018
创建一个基本折线图来创建时序结构。
> # Basic line plot
> ggplot(data = economics, aes(x = date, y = pop))+
+ geom_line(color = "#00AFBB", size = 2)
我们可以使用以下命令绘制数据的子集 -
> # Plot a subset of the data
> ss <- subset(economics, date > as.Date("2006-1-1"))
> ggplot(data = ss, aes(x = date, y = pop)) +
+ geom_line(color = "#FC4E07", size = 2)
Creating Time Series
这里我们将根据日期绘制变量 psavert 和 uempmed。这里我们必须使用 tidyr 包重新整形数据。这可以通过在同一列(新列)中折叠 psavert 和 uempmed 值来实现。R 函数:gather()[tidyr]。下一步涉及创建具有级别 = psavert 和 uempmed 的分组变量。
> library(tidyr)
> library(dplyr)
Attaching package: ‘dplyr’
The following object is masked from ‘package:ggplot2’: vars
The following objects are masked from ‘package:stats’: filter, lag
The following objects are masked from ‘package:base’: intersect, setdiff, setequal, union
> df <- economics %>%
+ select(date, psavert, uempmed) %>%
+ gather(key = "variable", value = "value", -date)
> head(df, 3)
# A tibble: 3 x 3
date variable value
<date> <chr> <dbl>
1 1967-07-01 psavert 12.6
2 1967-08-01 psavert 12.6
3 1967-09-01 psavert 11.9
使用以下命令创建多条折线图以查看“psavert”和“unempmed”之间的关系 -
> ggplot(df, aes(x = date, y = value)) +
+ geom_line(aes(color = variable), size = 1) +
+ scale_color_manual(values = c("#00AFBB", "#E7B800")) +
+ theme_minimal()