Ggplot2-time-series
提供：Dev Guides
ggplot2-時系列
時系列は、特定の時間順の一連のデータポイントを表すグラフプロットです。 時系列は、連続した等間隔の時間点のシーケンスで取得されたシーケンスです。 時系列は、離散時間データと見なすことができます。 この章で使用するデータセットは、米国の経済時系列のすべての詳細を含む「経済学」データセットです。
データフレームは、以下に記載されている以下の属性が含まれています-
| Date | Month of data collection |
| Psavert | Personal savings rate |
| Pce | Personal consumption expenditure |
| Unemploy | Number of unemployed in thousands |
| Unempmed | Median duration of unemployment |
| Pop | Total population in thousands |
必要なパッケージを読み込み、デフォルトのテーマを設定して時系列を作成します。
> library(ggplot2)
> theme_set(theme_minimal())
> # Demo dataset
> head(economics)
# A tibble: 6 x 6
date pce pop psavert uempmed unemploy
<date> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 1967-07-01 507. 198712 12.6 4.5 2944
2 1967-08-01 510. 198911 12.6 4.7 2945
3 1967-09-01 516. 199113 11.9 4.6 2958
4 1967-10-01 512. 199311 12.9 4.9 3143
5 1967-11-01 517. 199498 12.8 4.7 3066
6 1967-12-01 525. 199657 11.8 4.8 3018時系列構造を作成する基本的なラインプロットを作成します。
> # Basic line plot
> ggplot(data = economics, aes(x = date, y = pop))+
+ geom_line(color = "#00AFBB", size = 2)次のコマンドを使用してデータのサブセットをプロットできます-
> # Plot a subset of the data
> ss <- subset(economics, date > as.Date("2006-1-1"))
> ggplot(data = ss, aes(x = date, y = pop)) +
+ geom_line(color = "#FC4E07", size = 2)時系列の作成
ここでは、日付ごとに変数psavertおよびuempmedをプロットします。 ここでは、tidyrパッケージを使用してデータを再形成する必要があります。 これは、同じ列（新しい列）のpsavert値とuempmed値を折りたたむことで実現できます。 R関数：collect（）[tidyr]。 次のステップでは、levels = psavertおよびuempmedのグループ化変数を作成します。
> library(tidyr)
> library(dplyr)
Attaching package: ‘dplyr’
The following object is masked from ‘package:ggplot2’: vars
The following objects are masked from ‘package:stats’: filter, lag
The following objects are masked from ‘package:base’: intersect, setdiff, setequal, union
> df <- economics %>%
+ select(date, psavert, uempmed) %>%
+ gather(key = "variable", value = "value", -date)
> head(df, 3)
# A tibble: 3 x 3
date variable value
<date> <chr> <dbl>
1 1967-07-01 psavert 12.6
2 1967-08-01 psavert 12.6
3 1967-09-01 psavert 11.9次のコマンドを使用して複数のラインプロットを作成し、「psavert」と「unmpmed」の関係を確認します-
> ggplot(df, aes(x = date, y = value)) +
+ geom_line(aes(color = variable), size = 1) +
+ scale_color_manual(values = c("#00AFBB", "#E7B800")) +
+ theme_minimal()
