Plotten mehrerer Reihen in R - Teil 4 in einer Reihe Dieses ist Pfosten 04 in einer laufenden Reihe über das Plotten in R. Häufig möchten Sie gleichzeitig mehrere Reihen auf dem gleichen Diagramm darstellen. Letrsquos Versuch Plotten tägliche Beobachtungen zusammen mit einem 30 Tage gleitenden Durchschnitt. Um zu beginnen, habe ich Beobachtungen für YHOO-Aktien vom 12. April 1996 bis 2. Juli 2009. Zunächst müssen die Daten braucht Reinigung mdash Ich drehe die Spaltennamen in Kleinschreibung für die Bequemlichkeit mit der tolower-Funktion und drehen Sie die Text-Daten formatiert als yyyy-mm - Dd in die Daten statt der Faktoren über die as. Date-Konstruktor für Date-Klassen: Nun nehmen Letrsquos einen ersten Durchlauf auf Plotten: Das isnrsquot sehr hübsch, nicht zuletzt, weil wersquore zeigt zu viele Daten nützlich sein. Letrsquos schneiden es auf nur Daten ab 1. Januar 2008 und auf: Itrsquos lohnt sich darauf hin, dass Rrsquos Plotten Code wird versuchen, die oberen und unteren y Grenzen auf etwas Vernünftiges auf der Grundlage dieser Daten, die Sie präsentieren sie mit. Doch manchmal, vor allem, um ein Gefühl der Skala, Sie wirklich wollen, um die volle Bandbreite zu sehen. Sie können dies erreichen, indem Sie die y-Achsengrenzen explizit mit ylim einstellen. Ich mache auch die Daten vorzeigbarer. Auch möchte ich den gleitenden Durchschnitt zu zeichnen, so dass ich die Funktion ma30 zu berechnen. Ich füge auch ma30 als Spalte, mit dem gesamten Datenbereich, so dass der gleitende Durchschnitt zu Beginn unserer Teilmenge korrekt ist: Und schließlich, ich replot die Daten, Hinzufügen der gleitenden Durchschnitt als zweite Serie und macht es etwas kühner (lwd2 ), Um den gleitenden Durchschnitt über die täglichen Beobachtungen zu betonen: Recent PostsIch habe eine Handlung von Zeitreihen in ggplot2 Paket und ich habe die Moving-Durchschnitt durchgeführt und ich möchte das Ergebnis der gleitenden Durchschnitt auf die Handlung der Zeitreihen hinzufügen. Beispiel des Datensatzes (p31): ambtemp dt -1.14 2007-09-29 00:01:57 -1.12 2007-09-29 00:03:57 -1.33 2007-09-29 00:05:57 -1.44 2007 -09-29 00:07:57 -1.54 2007-09-29 00:09:57 -1.29 2007-09-29 00:11:57 Angewandter Code für die Zeitreihen-Darstellung: Beispiel für Moving Average Plot Beispiel für erwartete Ergebnisse Herausforderung ist, dass die Zeitreihen-Daten aus dem Datensatz erhalten, die Zeitstempel und Temperatur enthält, aber Moving Average Daten nur die durchschnittliche Spalte und nicht die Zeitstempel und Anpassung dieser beiden können Inkonsistenz verursachen.
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