2つの異なる変数の値を時間で比較したいと思います。
たとえば、2つのデータセットがある場合：
データセット1（日付、値）およびデータセット2（日付、値）
最初にプロットするために、次を実行できます。
x.Date <- as.Date(dataset1$Date)
x <- zoo(dataset1$Value, x.Date)
plot(x)
同じウィンドウに（dataset2 $ value、dataset2 $ Date）を追加し、偶然に別の色を設定します。
値dataset1$Dateとdataset2$Dateは同じである必要はありません（一部の日は重複する場合と重複しない場合があります）。たとえば、dataset1 $ Dateには（dec01、dec02、dec03、dec05）とdataset2 $ Date（dec02、dec03、dec06）が含まれる場合があります。 ）。
同じウィンドウに2つ（または複数）の時間プロットをプロットする方法を知っている人はいますか？
いくつかのオプションがあります。オブジェクトを操作する3つのオプションを次に示しzooます。
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"))
通常tsのオブジェクトをプロットしている場合は、次のことも調べることができます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")))
私は同じタスクを手にしていて、いくつかの調査の後、rのts.plot{stats}関数に出くわしました。これは非常に役に立ちました。
関数の使用法は次のとおりです。
ts.plot(..., gpars = list())
gparsは、プロットのグラフィックコンポーネントを指定できるグラフィックパラメータです。
これに似たデータがあり、timeという変数に格納されています。
[,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
. . . . . . . . .
また、同じプロットの各列の時系列プロットを取得する必要がありました。コードは次のとおりです。
ts.plot(time,gpars= list(col=rainbow(10)))
グラフの結果は次のようになります。
ggplot2の使用はどうですか？
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$Date)
qplot(Date,Value,data=dta,geom='line',color=Group)
dtaあなたが説明する場合、私は次のように組み立てます
dataset1$Group <- 'dataset1'
dataset2$Group <- 'dataset2'
dta <- rbind(dataset1,dataset2)
dta$Date <- as.Date(dta$Date)
以下は私のために働いた。たとえば、2つの時系列ベクトルx1とx2があり、それらを1つのプロットにオーバーレイしたいとします。
library("tseries")
comb_ts <- cbind(x1, x2) # please make sure the length of both your timeseries
plot.ts(comb_ts, plot.type = "single")
そして、私は次のプロットを取得します-
お役に立てれば！
xtsオブジェクト（ストックデータなど）を使用している場合は、higcharterパッケージを使用できます。
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")