以R为单位的月时间序列

我有一个200万unix时间戳的数据帧，我想每月做一个柱状图。有什么建议吗？谢谢

解析它们（例如，通过

as.POSIXct（）

）以便正确使用DateTime对象

然后使用聚合例程，例如，zoo和xts包为时间索引结构提供了聚合例程，或者ddply更一般地提供聚合例程，或者您可以使用基本R函数

你没有说你想在直方图中显示什么。算了吧？在这种情况下，这里有一个简单的例子：

R> set.seed(42)        # fix RNG
R> zz <- data.frame(val=runif(100), ts=Sys.time() - 6*31*24*60*60*runif(100))
R> summary(zz)         # values over June to Nov 2011 period
      val                 ts                        
 Min.   :0.000239   Min.   :2011-06-01 09:56:20.50  
 1st Qu.:0.259673   1st Qu.:2011-07-10 01:43:58.81  
 Median :0.539714   Median :2011-08-14 22:19:12.73  
 Mean   :0.524479   Mean   :2011-08-22 17:57:00.34  
 3rd Qu.:0.763614   3rd Qu.:2011-10-11 10:24:16.34  
 Max.   :0.988892   Max.   :2011-11-27 03:51:25.63  
R> zz$mon <- as.POSIXlt(zz$ts)$mon + 1
R> summary(zz)         # now we have the month as a column
      val                 ts                              mon       
 Min.   :0.000239   Min.   :2011-06-01 09:56:20.50   Min.   : 6.00  
 1st Qu.:0.259673   1st Qu.:2011-07-10 01:43:58.81   1st Qu.: 7.00  
 Median :0.539714   Median :2011-08-14 22:19:12.73   Median : 8.00  
 Mean   :0.524479   Mean   :2011-08-22 17:57:00.34   Mean   : 8.29  
 3rd Qu.:0.763614   3rd Qu.:2011-10-11 10:24:16.34   3rd Qu.:10.00  
 Max.   :0.988892   Max.   :2011-11-27 03:51:25.63   Max.   :11.00  
R> ddply(zz, .(mon), "nrow")   # so count rows by month
  mon nrow
1   6   17
2   7   22
3   8   18
4   9   15
5  10   14
6  11   14
R> 

R>set.seed（42）#fix RNG
R> zz汇总（zz）#2011年6月至11月期间的价值
瓦尔茨
最小值：0.000239最小值：2011-06-01 09:56:20.50
第一区：0.259673第一区：2011-07-10 01:43:58.81
中位数：0.539714中位数：2011-08-1422:19:12.73
平均值：0.524479平均值：2011-08-22 17:57:00.34
第三区：0.763614第三区：2011-10-11 10:24:16.34
最大值：0.988892最大值：2011-11-27 03:51:25.63
R> zz$mon summary（zz）#现在我们把这个月作为一个专栏
星期一
分钟：0.000239分钟：2011-06-01 09:56:20.50分钟：6.00
第一区：0.259673第一区：2011-07-10 01:43:58.81第一区：7.00
中位数：0.539714中位数：2011-08-14 22:19:12.73中位数：8.00
平均值：0.524479平均值：2011-08-22 17:57:00.34平均值：8.29
第三节：0.763614第三节：2011-10-11 10:24:16.34第三节：10.00
最大值：0.988892最大值：2011-11-27 03:51:25.63最大值：11.00
R> 所以按月计算行数
蒙诺
1   6   17
2   7   22
3   8   18
4   9   15
5  10   14
6  11   14
R>

您可以按月份对这些计数进行简单的柱状图分析。

解析它们（例如，通过

as.POSIXct（）

）以便正确处理DateTime对象

然后使用聚合例程，例如，zoo和xts包为时间索引结构提供了聚合例程，或者ddply更一般地提供聚合例程，或者您可以使用基本R函数

你没有说你想在直方图中显示什么。算了吧？在这种情况下，这里有一个简单的例子：

R> set.seed(42)        # fix RNG
R> zz <- data.frame(val=runif(100), ts=Sys.time() - 6*31*24*60*60*runif(100))
R> summary(zz)         # values over June to Nov 2011 period
      val                 ts                        
 Min.   :0.000239   Min.   :2011-06-01 09:56:20.50  
 1st Qu.:0.259673   1st Qu.:2011-07-10 01:43:58.81  
 Median :0.539714   Median :2011-08-14 22:19:12.73  
 Mean   :0.524479   Mean   :2011-08-22 17:57:00.34  
 3rd Qu.:0.763614   3rd Qu.:2011-10-11 10:24:16.34  
 Max.   :0.988892   Max.   :2011-11-27 03:51:25.63  
R> zz$mon <- as.POSIXlt(zz$ts)$mon + 1
R> summary(zz)         # now we have the month as a column
      val                 ts                              mon       
 Min.   :0.000239   Min.   :2011-06-01 09:56:20.50   Min.   : 6.00  
 1st Qu.:0.259673   1st Qu.:2011-07-10 01:43:58.81   1st Qu.: 7.00  
 Median :0.539714   Median :2011-08-14 22:19:12.73   Median : 8.00  
 Mean   :0.524479   Mean   :2011-08-22 17:57:00.34   Mean   : 8.29  
 3rd Qu.:0.763614   3rd Qu.:2011-10-11 10:24:16.34   3rd Qu.:10.00  
 Max.   :0.988892   Max.   :2011-11-27 03:51:25.63   Max.   :11.00  
R> ddply(zz, .(mon), "nrow")   # so count rows by month
  mon nrow
1   6   17
2   7   22
3   8   18
4   9   15
5  10   14
6  11   14
R> 

R>set.seed（42）#fix RNG
R> zz汇总（zz）#2011年6月至11月期间的价值
瓦尔茨
最小值：0.000239最小值：2011-06-01 09:56:20.50
第一区：0.259673第一区：2011-07-10 01:43:58.81
中位数：0.539714中位数：2011-08-1422:19:12.73
平均值：0.524479平均值：2011-08-22 17:57:00.34
第三区：0.763614第三区：2011-10-11 10:24:16.34
最大值：0.988892最大值：2011-11-27 03:51:25.63
R> zz$mon summary（zz）#现在我们把这个月作为一个专栏
星期一
分钟：0.000239分钟：2011-06-01 09:56:20.50分钟：6.00
第一区：0.259673第一区：2011-07-10 01:43:58.81第一区：7.00
中位数：0.539714中位数：2011-08-14 22:19:12.73中位数：8.00
平均值：0.524479平均值：2011-08-22 17:57:00.34平均值：8.29
第三节：0.763614第三节：2011-10-11 10:24:16.34第三节：10.00
最大值：0.988892最大值：2011-11-27 03:51:25.63最大值：11.00
R> 所以按月计算行数
蒙诺
1   6   17
2   7   22
3   8   18
4   9   15
5  10   14
6  11   14
R>

---

您可以按月份对这些计数进行简单的柱状图。

如果

DF

是我们的测试数据，则取具有相同年份和月份的所有数据点的平均值，然后绘制：

# test data
DF <- data.frame(Time = as.POSIXct(Sys.Date() + 1:1000), data = 1:1000)

library(zoo)
z <- read.zoo(DF, aggregate = mean, FUN = as.yearmon)
plot(z, type = "h")

测试数据

---

DF如果

DF

是我们的测试数据，则取具有相同年份和月份的所有数据点的平均值，并绘制：

# test data
DF <- data.frame(Time = as.POSIXct(Sys.Date() + 1:1000), data = 1:1000)

library(zoo)
z <- read.zoo(DF, aggregate = mean, FUN = as.yearmon)
plot(z, type = "h")

测试数据

---

谢谢你，工作得很好。为了制作柱状图，我将“1”赋值为“data”，并设置aggregate=sum，这非常有效。为了制作直方图，我将“1”赋值为“data”，并设置aggregate=sum