ggplot2 - Chuỗi thời gian

Chuỗi thời gian là một biểu đồ đồ họa đại diện cho chuỗi các điểm dữ liệu theo một thứ tự thời gian cụ thể. Chuỗi thời gian là một chuỗi được thực hiện với một chuỗi tại các điểm thời gian cách nhau liên tiếp bằng nhau. Chuỗi thời gian có thể được coi là dữ liệu thời gian rời rạc. Tập dữ liệu mà chúng ta sẽ sử dụng trong chương này là tập dữ liệu “kinh tế học” bao gồm tất cả các chi tiết của chuỗi thời gian kinh tế Hoa Kỳ.

Khung dữ liệu bao gồm các thuộc tính sau được đề cập bên dưới:

Ngày	Tháng thu thập dữ liệu
Psavert	Tỷ lệ tiết kiệm cá nhân
Pce	Chi tiêu tiêu dùng cá nhân
Thất nghiệp	Số người thất nghiệp hàng nghìn người
Chưa được giải quyết	Thời gian thất nghiệp trung bình
Pop	Tổng dân số hàng nghìn

Tải các gói cần thiết và đặt chủ đề mặc định để tạo chuỗi thời gian.

> library(ggplot2)
> theme_set(theme_minimal())
> # Demo dataset
> head(economics)
# A tibble: 6 x 6
date           pce            pop          psavert       uempmed       unemploy
<date>         <dbl>         <dbl>         <dbl>         <dbl>         <dbl>
1 1967-07-01    507.          198712        12.6          4.5           2944
2 1967-08-01    510.          198911        12.6          4.7           2945
3 1967-09-01    516.          199113        11.9          4.6           2958
4 1967-10-01    512.          199311        12.9          4.9           3143
5 1967-11-01    517.          199498        12.8          4.7           3066
6 1967-12-01    525.          199657        11.8          4.8           3018

Tạo một biểu đồ đường cơ bản tạo cấu trúc chuỗi thời gian.

> # Basic line plot
> ggplot(data = economics, aes(x = date, y = pop))+
+ geom_line(color = "#00AFBB", size = 2)

Chúng ta có thể vẽ biểu đồ tập con dữ liệu bằng lệnh sau:

> # Plot a subset of the data
> ss <- subset(economics, date > as.Date("2006-1-1"))
> ggplot(data = ss, aes(x = date, y = pop)) +
+ geom_line(color = "#FC4E07", size = 2)

Tạo chuỗi thời gian

Ở đây chúng tôi sẽ vẽ biểu đồ các biến psavert và uempmed theo ngày. Ở đây chúng ta phải định hình lại dữ liệu bằng cách sử dụng gói gọn gàng hơn. Điều này có thể đạt được bằng cách thu gọn các giá trị psavert và uempmed trong cùng một cột (cột mới). Hàm R: collect () [hiddenr]. Bước tiếp theo liên quan đến việc tạo một biến nhóm với các mức = psavert và uempmed.

> library(tidyr)
> library(dplyr)
Attaching package: ‘dplyr’
The following object is masked from ‘package:ggplot2’: vars
The following objects are masked from ‘package:stats’: filter, lag
The following objects are masked from ‘package:base’: intersect, setdiff, setequal, union
> df <- economics %>%
+    select(date, psavert, uempmed) %>%
+    gather(key = "variable", value = "value", -date)
> head(df, 3)
# A tibble: 3 x 3
date          variable     value
<date> <chr>   <dbl>
1 1967-07-01   psavert       12.6
2 1967-08-01   psavert       12.6
3 1967-09-01   psavert       11.9

Tạo nhiều biểu đồ dòng bằng cách sử dụng lệnh sau để xem mối quan hệ giữa “psavert” và “unmpmed” -

> ggplot(df, aes(x = date, y = value)) +
+    geom_line(aes(color = variable), size = 1) +
+    scale_color_manual(values = c("#00AFBB", "#E7B800")) +
+    theme_minimal()