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从宽到高格式重塑时间序列数据（用于绘图）[重复]

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这个问题在这里已有答案：

我有一个包含多个时间序列返回的数据框，存储在列中 .

第一列包含日期，后续列是独立的时间序列，每个列都有一个名称 . 列 Headers 是变量名称 .

## I have a data frame like this
t <- seq(as.Date('2009-01-01'),by='days',length=10)
X <- rnorm(10,0,1)
Y <- rnorm(10,0,2)
Z <- rnorm(10,0,4)

dat <- data.frame(t,X,Y,Z)

## which appears as
           t          X          Y         Z
1 2009-01-01 -1.8763317 -0.1885183 -6.655663
2 2009-01-02 -1.3566227 -2.1851226 -3.863576
3 2009-01-03 -1.3447188  2.4180249 -1.543931

我想将每个时间序列绘制成一个单独的图上的一条线，在一个点阵中，每个图用变量名标记 .

要使用晶格绘制此图，数据必须采用高格式，如下所示：

t symbol       price
1 2009-01-01      X -1.8763317
2 2009-01-02      Y -0.1885183
2 2009-01-02      Z -6.655663

这样做有什么好的函数调用？

r time-series

5 回答

  • 3

    你也可以使用'reshape'库中的melt（）（我认为它比reshape（）本身更容易使用） - 这将为你节省额外的步骤，即必须添加时间列...

    > library(reshape)
> m <- melt(dat,id="t",variable_name="symbol")
> names(m) <- sub("value","price",names(m))
> head(m)
           t symbol       price
1 2009-01-01      X -1.14945096
2 2009-01-02      X -0.07619870
3 2009-01-03      X  0.01547395
4 2009-01-04      X -0.31493143
5 2009-01-05      X  1.26985167
6 2009-01-06      X  1.31492397
> class(m$t)
[1] "Date"
> library(lattice)                                                              
> xyplot( price ~ t | symbol, data=m ,type ="l", layout = c(1,3) )

    但是，对于这个特殊的任务，我会考虑使用'zoo'库，它不需要你重塑数据框：

    > library(zoo)                                                                  
> zobj <- zoo(dat[,-1],dat[,1])                                                 
> plot(zobj,col=rainbow(ncol(zobj)))

    R开发者/贡献者（在这种情况下是Gabor和Hadley）祝福我们有很多很棒的选择 . （并且不能忘记Deepayan的格子包）

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  • 9

    来自tidyr gather帮助页面：

    Examples

    library(tidyr)
library(dplyr)
# From http://stackoverflow.com/questions/1181060
stocks <- data.frame(
  time = as.Date('2009-01-01') + 0:9,
  X = rnorm(10, 0, 1),
  Y = rnorm(10, 0, 2),
  Z = rnorm(10, 0, 4)
)

gather(stocks, stock, price, -time)
stocks %>% gather(stock, price, -time)
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  • 16

    如果它是多变量时间序列，请考虑使用相同名称的包将其存储为zoo对象 . 这使索引，合并，子菜单变得更加容易 - 参见动物园的小插曲 .

    但是当你问到格子图时 - 这也可以做到 . 在这个例子中，我们构造了一个带有日期列的简单“long”data.frame，以及一个值列'val'和一个变量id列'var'：

    > set.seed(42)
> D <- data.frame(date=rep(seq(as.Date("2009-01-01"),Sys.Date(),by="week"),2),\
                  val=c(cumsum(rnorm(30)), cumsum(rnorm(30))), \
                  var=c(rep("x1",30), rep("x2",30)))

    给定数据集，根据您的描述绘制是通过格子包中的xyplot完成的，通过询问“按变量分组的值给定数据”的图，我们在每个面板中打开线：

    > library(lattice)
> xyplot(val ~ date | var, data=D, panel=panel.lines)
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  • 2

    对于具有第一列中的日期和其他每列中的值的数据框“temp”：

    > par(mfrow=c(3,4)) # 3x4 grid of plots
> mapply(plot,temp[,-1],main=names(temp)[-1],MoreArgs=list(x=temp[,1],xlab="Date",type="l",ylab="Value") )
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  • 12

    非常感谢答案的人 - 德克的回答是标记 .

    缺少的步骤结果是使用“stack（）”函数将数据帧从宽格式转换为长格式 . 我知道使用reshape（）函数可能有一种更简单的方法，如果有人想要发布它，很高兴看到一个例子 .

    所以这就是我最终做的事情，使用问题中提到的'dat'数据框：

    ## use stack() to reshape the data frame to a long format
## <time> <stock> <price>
stackdat <- stack(dat,select=-t) 
names(stackdat) <- c('price','symbol')

## create a column of date & bind to the new data frame
nsymbol <- length(levels(stackdat$symbol))  
date <- rep(dat$t, nsymbol)  
newdat <- cbind(date,stackdat)

## plot it with lattice
library(lattice)
xyplot(price ~ date | symbol,  ## model conditions on 'symbol' to lattice
       data=newdat,            ## data source
       type='l',               ## line
       layout=c(nsymbol,1))    ## put it on a single line

## or plot it with ggplot2
library(ggplot2)
qplot(date, price, data = newdat, geom="line") + facet_grid(. ~ symbol)
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