시계열을 R으로 표시

Question

일정 기간 (5 년) 동안 모니터 된 개체 수가 (수천 개, 고유 ID 포함) 있습니다. 각 객체는 각 요일마다 몇 가지 상태 중 하나를 취할 수 있습니다. 이벤트를 가질 수 없으며, 10 가지 다른 이벤트 상태 중 하나를 취하거나 폐기 될 수 있습니다 (즉 상태 변경이 더 이상 없음). 이 데이터를 시각화하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 나는 각각의 개별 물체에 해당하는 수평선 세트와 같은 것을 상상한다. 이벤트가없는 날에는 작은 회색 (또는 흰색) 점으로 표시되며, 이벤트는 색칠 된 점, 이벤트 유형과 일치하는 색상 및 마커로 표시된 해제 이벤트와 매일 사이의 검은 색 점으로 표시됩니다. 해체 날짜와 기간의 끝.

.....xxxx....xx.......DDDDDDD 
.oo.x.qqqq.......xx....qqqqq. 
......pppp.pp..######........ 

는 등, 어디 기호 색 점 (선)으로 대체 될 예정

어떻게 R에 같은 그래프를 만들 것인가? 나는 또한 2014

ObjID|EventStartDate|EventEndDate|EventType|  
00001|2010-01-10 |2010-01-13 | 01  | - event type 1, last for 4 days  
00001|2010-03-30 |2010-04-05 | 03  | - event type 3, last for 6 days  
00001|2012-06-30 |2012-06-30 | 0D  | - decommission  
00011|2009-07-15 |2009-08-10 | 08  |  
00011|2010-11-15 |2010-11-16 | 01  |  
00011|2012-06-30 |2012-07-11 | 05  |  
00011|2013-02-07 |2013-02-09 | 05  |  
01023|2011-11-11 |2011-11-21 | 07  | 

그래서, 데이터 12 월 31 2009년 1월 1일에서 기간 동안 다음과 같을 것보다 이러한 데이터를 시각화하는 방법을 어떤 다른 아이디어에 개방입니다 .. .

Answer 1

하루에 이벤트 당 하나의 포인트를 플롯 할 수 있지만, 많은 시간을 커버한다면 꽤 큰 차트를 볼 수 있습니다. 당신이 그런 식으로 가고 싶다면 여기에 한 가지 방법이 있습니다. 샘플 데이터를 dat이라는 data.frame에 넣고 날짜는 POSIXct 형식으로 둡니다.

# calculate how many days each event lasts 
dat$n_days <- with(dat, 
       difftime(EventEndDate, EventStartDate, units='days'))+1 

# new data frame with 1 row per event day 
row_rep <- unlist(mapply(rep, 1:nrow(dat), dat$n_days)) 
dat2 <- dat[row_rep,] 

# add column for discrete event day 
dat2$t_plus <- unlist(mapply(seq, 1, dat$n_days)) - 1 
dat2$EventDay <- with(dat2, as.Date(EventStartDate) + t_plus) 

# plot 
library(ggplot2) 

ggplot(dat2, aes(y=factor(ObjID), x=EventDay, color=EventType)) + 
    geom_point(shape=21) + 
    labs(title='Events by Date', y='Object ID') + 
    theme_bw() + theme(legend.position='bottom') 

이 차트를 생성

dat2은 다음과 같습니다 (어떻게 다양한 관련 ggplot 매개 변수로 그려진 모양과 색상의 측면에서 이벤트를 표현하기 위해 미세 조정 가능) :

를

> dat2 
    ObjID EventStartDate EventEndDate EventType n_days t_plus EventDay 
1  1  2010-01-10 2010-01-13  01 4 days  0 2010-01-10 
1.1  1  2010-01-10 2010-01-13  01 4 days  1 2010-01-11 
1.2  1  2010-01-10 2010-01-13  01 4 days  2 2010-01-12 
1.3  1  2010-01-10 2010-01-13  01 4 days  3 2010-01-13 
2  1  2010-03-30 2010-04-05  03 7 days  0 2010-03-30 
2.1  1  2010-03-30 2010-04-05  03 7 days  1 2010-03-31 
2.2  1  2010-03-30 2010-04-05  03 7 days  2 2010-04-01 
2.3  1  2010-03-30 2010-04-05  03 7 days  3 2010-04-02 
2.4  1  2010-03-30 2010-04-05  03 7 days  4 2010-04-03 
2.5  1  2010-03-30 2010-04-05  03 7 days  5 2010-04-04 
2.6  1  2010-03-30 2010-04-05  03 7 days  6 2010-04-05 
3  1  2012-06-30 2012-06-30  0D 1 days  0 2012-06-30 
4  11  2009-07-15 2009-08-10  08 27 days  0 2009-07-15 
4.1  11  2009-07-15 2009-08-10  08 27 days  1 2009-07-16 
4.2  11  2009-07-15 2009-08-10  08 27 days  2 2009-07-17 
4.3  11  2009-07-15 2009-08-10  08 27 days  3 2009-07-18 
4.4  11  2009-07-15 2009-08-10  08 27 days  4 2009-07-19 
4.5  11  2009-07-15 2009-08-10  08 27 days  5 2009-07-20 
4.6  11  2009-07-15 2009-08-10  08 27 days  6 2009-07-21 
4.7  11  2009-07-15 2009-08-10  08 27 days  7 2009-07-22 
4.8  11  2009-07-15 2009-08-10  08 27 days  8 2009-07-23 
4.9  11  2009-07-15 2009-08-10  08 27 days  9 2009-07-24 
4.10 11  2009-07-15 2009-08-10  08 27 days  10 2009-07-25 
4.11 11  2009-07-15 2009-08-10  08 27 days  11 2009-07-26 
4.12 11  2009-07-15 2009-08-10  08 27 days  12 2009-07-27 
4.13 11  2009-07-15 2009-08-10  08 27 days  13 2009-07-28 
4.14 11  2009-07-15 2009-08-10  08 27 days  14 2009-07-29 
4.15 11  2009-07-15 2009-08-10  08 27 days  15 2009-07-30 
4.16 11  2009-07-15 2009-08-10  08 27 days  16 2009-07-31 
4.17 11  2009-07-15 2009-08-10  08 27 days  17 2009-08-01 
4.18 11  2009-07-15 2009-08-10  08 27 days  18 2009-08-02 
4.19 11  2009-07-15 2009-08-10  08 27 days  19 2009-08-03 
4.20 11  2009-07-15 2009-08-10  08 27 days  20 2009-08-04 
4.21 11  2009-07-15 2009-08-10  08 27 days  21 2009-08-05 
4.22 11  2009-07-15 2009-08-10  08 27 days  22 2009-08-06 
4.23 11  2009-07-15 2009-08-10  08 27 days  23 2009-08-07 
4.24 11  2009-07-15 2009-08-10  08 27 days  24 2009-08-08 
4.25 11  2009-07-15 2009-08-10  08 27 days  25 2009-08-09 
4.26 11  2009-07-15 2009-08-10  08 27 days  26 2009-08-10 
5  11  2010-11-15 2010-11-16  01 2 days  0 2010-11-15 
5.1  11  2010-11-15 2010-11-16  01 2 days  1 2010-11-16 
6  11  2012-06-30 2012-07-11  05 12 days  0 2012-06-30 
6.1  11  2012-06-30 2012-07-11  05 12 days  1 2012-07-01 
6.2  11  2012-06-30 2012-07-11  05 12 days  2 2012-07-02 
6.3  11  2012-06-30 2012-07-11  05 12 days  3 2012-07-03 
6.4  11  2012-06-30 2012-07-11  05 12 days  4 2012-07-04 
6.5  11  2012-06-30 2012-07-11  05 12 days  5 2012-07-05 
6.6  11  2012-06-30 2012-07-11  05 12 days  6 2012-07-06 
6.7  11  2012-06-30 2012-07-11  05 12 days  7 2012-07-07 
6.8  11  2012-06-30 2012-07-11  05 12 days  8 2012-07-08 
6.9  11  2012-06-30 2012-07-11  05 12 days  9 2012-07-09 
6.10 11  2012-06-30 2012-07-11  05 12 days  10 2012-07-10 
6.11 11  2012-06-30 2012-07-11  05 12 days  11 2012-07-11 
7  11  2013-02-07 2013-02-09  05 3 days  0 2013-02-07 
7.1  11  2013-02-07 2013-02-09  05 3 days  1 2013-02-08 
7.2  11  2013-02-07 2013-02-09  05 3 days  2 2013-02-09 
8  1023  2011-11-11 2011-11-21  07 11 days  0 2011-11-11 
8.1 1023  2011-11-11 2011-11-21  07 11 days  1 2011-11-12 
8.2 1023  2011-11-11 2011-11-21  07 11 days  2 2011-11-13 
8.3 1023  2011-11-11 2011-11-21  07 11 days  3 2011-11-14 
8.4 1023  2011-11-11 2011-11-21  07 11 days  4 2011-11-15 
8.5 1023  2011-11-11 2011-11-21  07 11 days  5 2011-11-16 
8.6 1023  2011-11-11 2011-11-21  07 11 days  6 2011-11-17 
8.7 1023  2011-11-11 2011-11-21  07 11 days  7 2011-11-18 
8.8 1023  2011-11-11 2011-11-21  07 11 days  8 2011-11-19 
8.9 1023  2011-11-11 2011-11-21  07 11 days  9 2011-11-20 
8.10 1023  2011-11-11 2011-11-21  07 11 days  10 2011-11-21