如何在R中绘制叠加时间序列?
我想在时间上比较两个不同变量的值 例如,有两个数据集: 数据集1(日期、值) 和 数据集2(日期、值) 为了首先绘制,我们可以执行以下操作:如何在R中绘制叠加时间序列?,r,plot,R,Plot,我想在时间上比较两个不同变量的值 例如,有两个数据集: 数据集1(日期、值) 和 数据集2(日期、值) 为了首先绘制,我们可以执行以下操作: x.Date <- as.Date(dataset1$Date) x <- zoo(dataset1$Value, x.Date) plot(x) x.Date有几个选项。这里有三个用于zoo对象的选项 set.seed(1) xz = zoo(ts(rnorm(20), frequency = 4, start = c(19
x.Date <- as.Date(dataset1$Date)
x <- zoo(dataset1$Value, x.Date)
plot(x)
x.Date有几个选项。这里有三个用于zoo
对象的选项
set.seed(1)
xz = zoo(ts(rnorm(20), frequency = 4, start = c(1959, 2)))
yz = zoo(ts(rnorm(20), frequency = 4, start = c(1959, 2)))
# Basic approach
plot(xz)
lines(yz, col = "red")
# Panels
plot.zoo(cbind(xz, yz))
# Overplotted
plot.zoo(cbind(xz, yz),
plot.type = "single",
col = c("red", "blue"))
如果正在打印常规ts
对象,还可以浏览ts.plot
:
set.seed(1)
x = ts(rnorm(20), frequency = 4, start = c(1959, 2))
y = ts(rnorm(20), frequency = 4, start = c(1959, 2))
ts.plot(x, y, gpars = list(col = c("black", "red")))
使用ggplot2怎么样
library(ggplot2)
dta <- data.frame(year = 2012,
month = rep(seq(1,9),each=10),
day = sample(seq(1,20),90,replace=T),
Group = sample(c('A','B'),90,replace=T),
Value = seq(1,90)
)
dta$Date <- apply(dta[,c('year','month','day')],1,paste,sep='',collapse='-')
dta$Date <- as.Date(dta$Date)
qplot(Date,Value,data=dta,geom='line',color=Group)
我手头有同样的任务,经过一些研究,我在r中发现了ts.plot{stats}函数,这非常有用
该函数的用法如下所示:
ts.plot(..., gpars = list())
GPAR是图形参数,您可以在其中指定绘图的图形组件
我有一个类似的数据,存储在一个名为time的变量中:
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10]
V3 1951 1100 433 5638 1760 2385 2602 11007 2490 421
V5 433 880 216 4988 220 8241 13229 18704 6289 421
V7 4001 440 433 3686 880 9976 12795 21036 13229 1263
V9 2385 1320 650 8241 440 12795 13229 19518 11711 1474
V11 4771 880 1084 6723 0 17783 17566 27326 11060 210
V13 6940 880 2168 2602 1320 21036 16265 10843 15831 1474
V15 3903 1760 1951 3470 0 18217 14964 0 13663 2465
V17 4771 440 2819 8458 880 25591 24940 1518 17783 1895
V19 7807 1760 5205 2385 0 14096 22771 13880 12578 1263
V21 5205 880 5205 6506 880 28410 18217 13229 19952 1474
V23 6506 1760 5638 7590 880 14747 26675 11928 12795 1474
V25 7373 440 5855 10626 0 19301 21470 15398 19952 1895
V27 5638 2640 6289 0 880 16482 20603 30796 14313 2316
V29 8241 440 6506 6723 880 11277 35784 25157 23205 4423
V31 7373 2640 6072 8891 220 17133 27109 31013 27287 4001
V33 6723 660 5855 14313 660 6940 26892 17566 24111 4844
V35 9325 2420 9325 12578 0 6506 30796 34483 23422 5476
V37 4771 440 6872 12361 880 9325 36218 25808 30362 4844
V39 9976 2640 7658 12361 440 11277 36001 31013 40555 4633
V41 10410 880 6506 12795 440 26241 33398 27976 24940 5686
V43 5638 2200 7590 14313 0 9976 34483 29928 33832 6108
V45 10843 440 8675 11711 440 7807 29278 24940 43375 4633
V47 8675 1760 8891 13663 0 9108 38386 31230 33398 4633
V49 10410 1760 9542 13880 440 8675 39051 31446 42507 5476
. . . . . . . . .
我必须为同一个图上的每一列绘制一个时间序列图。
代码如下:
ts.plot(time,gpars= list(col=rainbow(10)))
图表的结果如下所示。
以下几点对我很有用。比方说,你有两个时间序列向量x1和x2,你想把它们叠加在一个图上
library("tseries")
comb_ts <- cbind(x1, x2) # please make sure the length of both your timeseries
plot.ts(comb_ts, plot.type = "single")
library(“tseries”)
comb_ts如果您使用的是xts对象(如股票数据),则可以使用higcharter包
library(quantmod)
sbi <- getSymbols("SBIN.BO", src="yahoo",auto.assign = F)
rel <- getSymbols("RELIANCE.NS", src="yahoo",auto.assign = F)
infy <- getSymbols("INFY.NS", src="yahoo",auto.assign = F)
library(highcharter)
highchart(type = "stock") %>%
hc_add_series(sbi) %>%
hc_add_series(rel) %>%
hc_add_series(infy) %>% hc_title(text = "infy/sbi/rel")
库(quantmod)
sbi%
hc_添加_系列(infy)%%>%hc_标题(text=“infy/sbi/rel”)
@NikoGamulin,我已经用一些更好的选项更新了我的答案。请注意,plot(x)
和plot.zoo(x)
如果x
是一个zoo对象,则具有相同的效果,因为这将导致plot
调度plot.zoo
。请注意,xyplot
也有一个zoo方法。
library(quantmod)
sbi <- getSymbols("SBIN.BO", src="yahoo",auto.assign = F)
rel <- getSymbols("RELIANCE.NS", src="yahoo",auto.assign = F)
infy <- getSymbols("INFY.NS", src="yahoo",auto.assign = F)
library(highcharter)
highchart(type = "stock") %>%
hc_add_series(sbi) %>%
hc_add_series(rel) %>%
hc_add_series(infy) %>% hc_title(text = "infy/sbi/rel")