R 在一个绘图上显示多个时间序列中缺少的值

我连续三年有五个不同的时间序列。现在我想通过绘图上的间隙来显示这些系列中缺少的值。所以，我想我将创建另一个与这些系列相对应的数据帧，如果我有一个值，我将用一个替换它，并将NA保留为这样。这种虚拟数据帧如下所示：

# create sample time index
timeindex <- seq(as.POSIXct("2014-01-01"),as.POSIXct("2016-12-31"),by="1 mins")
# create 5 sample series of same length as of time index
sequence_1 <- sample(seq(from = 0, to = 1, by = 1), size =  length(timeindex), replace = TRUE)
sequence_2 <- sample(seq(from = 0, to = 1, by = 1), size =  length(timeindex), replace = TRUE)
sequence_3 <- sample(seq(from = 0, to = 1, by = 1), size =  length(timeindex), replace = TRUE)
sequence_4 <- sample(seq(from = 0, to = 1, by = 1), size =  length(timeindex), replace = TRUE)
sequence_5 <- sample(seq(from = 0, to = 1, by = 1), size =  length(timeindex), replace = TRUE)
# create data frame of sequences
df <- data.frame(sequence_1,sequence_2,sequence_3,sequence_4,sequence_5)
df <- ifelse(df==0,NA,1) # replace 0 with NA to show missing data values
df_with_time <- data.frame(timeindex,df) # attach timestamp to sequences

现在我有两个问题：

尽管ggplot无法在配备8GB RAM、2.6GHz处理器的机器上绘制如此巨大的数据。有没有其他方法来绘制如此庞大的数据

是否有其他方法显示数据中的间隙（缺少值）

更新 我想要一个这样的情节：

---

缺少的数据点显示为间隙。

如果无法跨系列聚合NAs，我建议对数据执行基于时间的装箱。简单地说，您可以计算30分钟或60分钟窗口中的NA数量，并使用ggplot绘制计数。我在下面展示一个例子

# Binning
head(df_with_time)
time.gap <- 60 # bin by hour
idx <- seq(1, nrow(df_with_time), by = time.gap) 
na.counts <- lapply(idx[-length(idx)], (function(i){
  tmp <- df_with_time[i:(i+(time.gap-1)),]
  counts <- apply(tmp[,-1], 2, (function(y){ sum(is.na(y)) }))
  counts
}))
na.counts <- data.frame(time=df_with_time[idx[-length(idx)],]$timeindex, 
                        do.call(rbind, na.counts), 
                        stringsAsFactors = FALSE,
                        row.names = NULL)
head(na.counts)

# Convert to suitable df and then plot (color tracks with NA count)
df_melt <- reshape2::melt(na.counts,id.vars="time") # melt for ggplot
df_melt$y <- as.integer(as.factor(df_melt$variable))
df_melt <- df_melt[order(df_melt$value - median(df_melt$value)), ]

ggplot(df_melt,aes(x=time, y=y)) +  
  geom_point(aes(colour = value), shape = 124, alpha = 0.75, size = 2.5) + 
  scale_colour_gradient2(low = "#01665e", mid = "#f5f5f5", high = "#8c510a", midpoint = median(df_melt$value))

#Binning
头部（df_和_时间）
time.gap如果您将其重塑为长格式：

data <- reshape2::melt(df_with_time,
                       id.vars="timeindex", 
                       variable.name = 'Sequence', 
                       value.name = 'Data')

这是一个月，让事情变得更小：
能否请您发布示例数据（
df_melt
）以及缺少的值。这将在一条水平线上绘制所有内容，并突出显示与NA对应的点。但是，您是否能够使用此策略有效地“查看”NA？如果你关心你一次拥有多少NAs，也许你可以在NAs中绘制一个计数的条，也就是说，如果你不能处理所有的数据，也许你应该考虑装箱时间。我想把缺失的点作为空白，而不是NA的总和。请看问题中更新的演示图。明白了。那垃圾箱呢？你能用bin缩小数据大小吗？是的，我想我需要用binning。我想你仍然对结果不满意…：-P
df_melt2 <- df_melt[abs(df_melt$value - median(df_melt$value)) > 8, ]

ggplot(df_melt2,aes(x=time, y=y)) +  
  geom_point(aes(colour = value), shape = 124, alpha = 0.75, size = 4.5) + 
  scale_colour_gradient2(low = "#01665e", mid = "#f5f5f5", high = "#8c510a", midpoint = median(df_melt$value))

data <- reshape2::melt(df_with_time,
                       id.vars="timeindex", 
                       variable.name = 'Sequence', 
                       value.name = 'Data')

ggplot(data, 
       aes(x = timeindex, 
           y = Sequence, 
           size = Data)) + 
geom_line()