R：将日期从每天转换为每周并绘制它们

Posted 2023-02-16

【中文标题】R：将日期从每天转换为每周并绘制它们

【英文标题】：R: convert dates from daily to weekly and plotting them

【发布时间】：2021-03-17 14:19:51

【问题描述】：

我正在尝试学习如何处理时间序列数据。我创建了一些假的每日数据，尝试按周汇总然后绘制它：

set.seed(123)
library(xts)
library(ggplot2)

date_decision_made = seq(as.Date("2014/1/1"), as.Date("2016/1/1"),by="day")

date_decision_made <- format(as.Date(date_decision_made), "%Y/%m/%d")

property_damages_in_dollars <- rnorm(731,100,10)

final_data <- data.frame(date_decision_made, property_damages_in_dollars)

y.mon<-aggregate(property_damages_in_dollars~format(as.Date(date_decision_made),
format="%W"),data=final_data, FUN=sum)

y.mon$week = y.mon$`format(as.Date(date_decision_made), format = "%W")`

g = ggplot(y.mon, aes(x = week, y=property_damages_in_dollars) + geom_line(aes(group=1))

该图似乎有效，但轴上只有 52 个“刻度”，而应该是该数量的两倍（有 2 年的数据）。我认为将数据从每日转换为每周时出现问题 - 有人可以告诉我如何解决这个问题吗？

在我的实际数据中，我有 30 年的数据。日期似乎很拥挤。我试图“取消”日期：

library(scales)
g + scale_x_date(date_breaks = "1 week", expand = c(0,0)) +
  theme(axis.text.x = element_text(angle=90, vjust=.5))

但这也行不通。有人可以告诉我我做错了什么吗？

谢谢

注意：如果有两列，是否还可以使用聚合函数？

date_decision_made = seq(as.Date("2014/1/1"), as.Date("2016/1/1"),by="day")

date_decision_made <- format(as.Date(date_decision_made), "%Y/%m/%d")

property_damages_in_dollars <- rnorm(731,100,10)

other_damages_in_dollars <- rnorm(731,10,10)

final_data <- data.frame(date_decision_made, other_damages_in_dollars, property_damages_in_dollars)



y.mon<-aggregate(property_damages_in_dollars,  other_damages_in_dollars ~format(as.Date(date_decision_made),
format="%Y/%m"),data=final_data, FUN=sum)

【问题讨论】：

如果有两列，是否还可以使用聚合函数？ date_decision_made = seq(as.Date("2014/1/1"), as.Date("2016/1/1"),by="day") date_decision_made

【参考方案1】：

一种方法可以像这样将年份添加到一周中：

library(ggplot2)
#Code 1
#Data
y.mon<-aggregate(property_damages_in_dollars~format(as.Date(date_decision_made),
                                                    format="%W-%y"),data=final_data, FUN=sum)

y.mon$week = y.mon$`format(as.Date(date_decision_made), format = "%W-%y")`
#Plot
ggplot(y.mon, aes(x = week, y=property_damages_in_dollars))+
         geom_line(aes(group=1))+
  scale_x_discrete(guide = guide_axis(n.dodge=2))+
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 45))

输出：

如果您感到好奇，我将使用scale_x_date() 将其留在这里并直接针对日期进行汇总：

#Code 2
y.mon<-aggregate(property_damages_in_dollars~as.Date(date_decision_made),data=final_data, FUN=sum)
y.mon$week = y.mon$`as.Date(date_decision_made)`
#Plot
ggplot(y.mon, aes(x = week, y=property_damages_in_dollars)) +
  geom_line(aes(group=1))+
  scale_x_date(date_labels = '%Y-%W',breaks = '8 weeks')

输出：

【讨论】：

感谢您的回复！只是一个问题：我模拟了从 2014 年 1 月 1 日到 2016 年 1 月 1 日的日期。这是2年。这段时间不应该有 104 周吗？

如果有两个变量而不是1个，下面的代码还能运行吗？ y.mon

@stats555 是的，有这个数字，但它们在轴上被躲避以避免重叠！

这可以工作y.mon<-aggregate(cbind(property_damages_in_dollars, other_damages_in_dollars) ~format(as.Date(date_decision_made), format="%Y/%m"), data=final_data, FUN=sum)

我想我明白了：01-14 是 2014 年的“第一周”，01-15 是 2015 年的“第一周”？