r - R：将日期从每天转换为每周并绘制它们

Question

我正在尝试学习如何处理时间序列数据。我创建了一些虚假的每日数据，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，是否仍然可以使用聚合函数？

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)

标签： rplottime-seriesdata-visualizationaggregate-functions

Answer 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，我将在此处使用scale_x_date()并直接针对日期进行聚合：

#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：