如何在R中基于时间绘制子组的值？

Question

所以目前我有一个数据集，看起来像这样：

yearMon  V1 
1 012011 2.534161 
2 012012 1.818421 
3 012013 1.635179 
4 012014 1.609195 
5 012015 1.794979 
6 022011 3.408389 
7 022012 1.756303 
8 022013 1.577855 
9 022014 1.511905 
10 022015 1.748879 
11 032011 2.664336 
12 032012 1.912023 
13 032013 1.408602 
14 032014 1.646091 
15 032015 1.705069 
16 042011 2.532895 
17 042012 3.342926 
18 042013 3.056657 

我每年都要绘制的平均值为某月，IE为2011年3月，2012年3月，2013年3月，2014年3月的平均值都在一张图，并在12个月的每一个月重复这一点。我会如何去做这件事？

Answer 1

1）monthplot转换数据，以动物园（使用"yearmon"类 - 我们还显示在评论的替代转换器），然后到"ts"类，然后使用monthplot（在R的基极）与"ts"对象（或下面我们使用autoplot.zoo（它使用ggplot2包）与动物园对象）。

library(zoo) 

# to_yearmon <- function(x) as.yearmon((x %% 10000) + (x %/% 10000 - 1)/12) 
to_yearmon <- function(x) as.yearmon(sub("(.*)(....)$", "\\2-\\1", x)) 
ser_zoo <- read.zoo(ser_df, FUN = to_yearmon) # convert to DF to zoo 
ser_ts <- as.ts(ser_zoo) # convert zoo to ts 
monthplot(ser_ts) 

（剧情后继续）

2）autoplot.zoo我们展示了如何绘制（一）每年（2011年，2012一线，...）所有在一张图表中和（ii）在单独的小图中和（iii）在一张图表中每月一行（1,2,3，...）和（iv）单独的小组。

我们创建了一个数据框ser_df2，其中3列代表月份，年份和系列值。然后我们将这个长表格系列转换成一个宽表格，ser_zoo2，时间为1,2,3，...代表每年的月份和一列。我们还将这个长表格系列转换为一个广泛的表格，ser_zoo2，其中2011年，2012年......代表每年的一年和一列。通过在单个面板和多个面板中绘制每个图表，我们得到2x2 = 4个图表，我们在下面显示。

library(ggplot2) 
library(gridExtra) 

ser_df2 <- data.frame(month = cycle(ser_zoo), 
         year = floor(as.numeric(time(ser_zoo))), 
         ser = coredata(ser_zoo)) 

ser_zoo2 <- read.zoo(ser_df2, index = 1, split = 2) # split into one column per year 
p1 <- autoplot(ser_zoo2, facet = NULL) 
p2 <- autoplot(ser_zoo2) 

ser_zoo3 <- read.zoo(ser_df2, index = 2, split = 1) # split into one column per month 
p3 <- autoplot(ser_zoo3, facet = NULL) 
p4 <- autoplot(ser_zoo3) 

grid.arrange(p1, p3, p2, p4, ncol = 2) 

（点击图放大）

注：我们用这个作为输入数据帧ser_df：

Lines <- " 
    yearMon  V1 
1 012011 2.534161 
2 012012 1.818421 
3 012013 1.635179 
4 012014 1.609195 
5 012015 1.794979 
6 022011 3.408389 
7 022012 1.756303 
8 022013 1.577855 
9 022014 1.511905 
10 022015 1.748879 
11 032011 2.664336 
12 032012 1.912023 
13 032013 1.408602 
14 032014 1.646091 
15 032015 1.705069 
16 042011 2.532895 
17 042012 3.342926 
18 042013 3.056657 
" 


ser_df <- read.table(text = Lines) 

Answer 2

这里是一个办法做到它更明确地与ggplot：

library(dplyr) 
library(ggplot) 
library(lubridate) 


data %>% 
    mutate(date = 
      yearMon %>% 
      parse_date_time("%m%y"), 
     month = 
      date %>% 
      format("%B") %>% 
      ordered(month.name), 
     year = 
      date %>% 
      format("%Y") %>% 
      as.numeric) %>% 
    ggplot + 
    aes(x = year, y = V1, color = month) + 
    geom_line()