問題タブ [trendline]

時系列でデータを表示する Plotly を使用して、Python でプロットを生成しています。SQLite データベースから次のデータを使用しています (以下の日付と行として):

一部のデータは重複しています (同じ日に複数のインスタンス) が、おそらくこれは近似直線には問題になりません。私のコードは次のようになります。

このデータに基づいてtrace1を適合トレンドラインにするにはどうすればよいですか? つまり、データの展開を示す滑らかな表現です。

c3js で単純な折れ線グラフに傾向線を描画する必要がありますが、それを行うための組み込みの方法が見つからないようです。それが不可能な場合、グラフに表示する傾向線 (線形回帰) データを計算するにはどうすればよいですか?

ありがとう

データポイントを回答者のグループの平均に接続するrを使用して単純な折れ線グラフを作成しようとしています（また、それらをラベル付けしたり、異なる色で区別したりすることもできます）。私のデータは長い形式で、このようにソートされています（私はそれが任意の値の場合は、ワイド形式でもあります）：

基本的に、すべての回答者は合計 n 回測定され、機会 (週) は全員で同じでした。一部の回答者は、1 回以上欠席していました。モチベーションのために言いましょう。性別、クラス、ID などの変数は変わりませんが、モチベーションは変わります。ggplot2 で折れ線グラフを取得してみた

グループ化変数として、たとえばクラスや性別を使用したいと考えています。ただし、私のアプローチでは、グループごとの平均を結ぶ線は得られません。また、測定機会ごとに縦線も取得します。これは何を意味するのでしょうか？これを修正する唯一の方法は、新しい変数 average.motivation を作成し、機会ごとにすべてのグループの平均を計算し、この平均をグループのすべてのメンバーに割り当てることです。ただし、これは、別の要因に基づいてグループ ラインを表示する場合に、すべてのグループ変数に対してこれを行う必要があることを意味します。また、プロットは欠損データをどのように処理しますか? (グループのメンバーの 1 人に欠損値がある場合でも、そのグループの機会全体を省略するのではなく、この機会のグループ平均でポイントを計算したいと考えています)。

編集:ありがとう、dplyr を使用したソリューションは、すべてのカテゴリ変数に対してうまく機能します。現在、2 番目または 3 番目の要素に基づいて線を色付けすることで、サブグループを区別する方法を見つけようとしています。たとえば、「class2」のグループに対して 20 の線をプロットしますが、それらすべてを 20 の異なる色で表示するのではなく、同じタイプのクラス (「class_type」) に属している場合は、同じ色を使用したいと考えています。 、例えば、A、B または C = 20 行、色の 3 つのグループ)。

「mean_data2」に 2 番目の要素を追加しました。それはうまくいきます。次に、ggplot で color 引数を変更しようとしましたが (geom_line の場合も試しました)、20 行もありません。

mean_data2 <- group_by(DataRlong, class2, class_type, occ)%>% summarise(procras = mean(procras, na.rm = TRUE))

ライブラリ(ggplot2) ggplot(na.omit(mean_data2), aes(x = occ, y = procras, color=class2)) + geom_point() + geom_line(aes(colour=class_type))

添付の画像のように、Fusion Chart(Column2D) のトレンドライン上にラベルを表示する必要があります。可能な場合はお知らせください。そうでない場合は、静的ラベルを使用して関連する解決策を提案してください。

ggplot2 を使用して、データに基づいてトレンド ラインを描画しました。

以下は、スプレッドシートを使用して行ったことです。

しかし、観測数が 20,000 を超えるため、すべてのドットではなくトレンド ライン (上のプロットに示されている黒い線) のみを表示したいと考えています。

だから私はggplot2を使って同じことをやろうとしました。

どうやらうまくいかないようです、誰か助けてくれませんか？

単一のトレンド ラインではなく、多くのラインが表示されるのはなぜですか?