시계열에서 20 년 동안의 일일 데이터를 그리는 방법

https://dl.dropbox.com/u/22681355/ORACLE.csv 데이터 세트가 있으며 'Date'로 'Open'의 일일 변경 사항을 플로팅하려고하므로 다음을 수행했습니다.

oracle <- read.csv(file="http://dl.dropbox.com/u/22681355/ORACLE.csv", header=TRUE)
plot(oracle$Date, oracle$Open, type="l")

그리고 나는 다음을 얻는다 :

이제 이것은 분명히 가장 좋은 플롯이 아니므로 자세한 데이터를 그릴 때 올바른 방법이 무엇인지 궁금합니다.

데이터의 문제는 데이터가 매우 상세하지 않다는 것이 아닙니다. 주말에는 값이 없으므로 간격으로 표시됩니다. 이를 처리하는 두 가지 방법이 있습니다.

1. 어느 일부 스무딩 방법 (과 주말에 대략적인 값을 추측하려고 smooth.spline, loess등). 간단한 보간법은 다음과 같습니다. 그러나이 경우 데이터에 "부자연스럽고"인공적인 것을 소개합니다. 그래서 두 번째 옵션을 선호합니다.

currentDate <- min(as.Date(oracle$Date))
dates <- c(currentDate)
openValues <- c(oracle$Open[5045])
i <- 5044
while (i > 0) {
  currentDate <- currentDate + 1;
  dates <- c(dates, currentDate)
  if (currentDate == as.Date(oracle$Date[i])) {
        # just copy value and move
        openValues <- c(openValues, oracle$Open[i])
        i <- i-1
      } else {
        # interpolate value
        openValues <- c(openValues, mean(oracle$Open[i:i-1]))
  }
}
plot(dates, openValues, type="l")

1. 일주일에 5 개의 순차적 지점을 평균화하는 것만으로 (예를 들어,이 경우 일부 정보를 "죽이기") 매일 기준에서 주 단위로 이동할 수 있습니다. 이를 수행하는 방법에 대한 간단한 예는 다음과 같습니다.

openValues = c(mean(oracle$Open[1:5]));
dates = c(as.Date(oracle$Date[1]));
for (i in seq(6,5045,5)) {
  openValues = c(openValues, mean(oracle$Open[i:i+5]));
      dates = c(dates, as.Date(oracle$Date[i]));
}
plot(dates, openValues, type="l")

그것이 도움이되기를 바랍니다.

이 문제는 많은 통계 소프트웨어 환경에 공통적이므로 R- 특정 포럼 (예 : StackOverflow)으로 마이그레이션하지 않고 Cross Validated 에서 여기서 논의하십시오 .

진짜 문제는 즉 DateA와 처리 요소 이산 변수 --a - 그리고 선이 제대로 연결되지 않도록. (또는 가로 방향으로 점이 정확하게 정확하게 그려져 있지 않습니다.)

오른쪽 그림을 만들기 위해 Date필드를 요인에서 실제 날짜로 변환하고 각 주를 간단한 계산 (토요일과 일요일 사이의 주 수)으로 식별하고 몇 주 동안 반복하여 주말 동안 행을 중단했습니다.

oracle$date <- as.Date(oracle$Date)
oracle$week.num <- (as.integer(oracle$date) + 3) %/% 7 
oracle$week <- as.Date(oracle$week.num * 7 - 3, as.Date("1970-01-01", "%Y-%m-%d"))

par(mfrow=c(1,2))
plot(as.factor(unclass(oracle$Date[1:120])), oracle$Open[1:120], type="l",
     main="Original Plot: Inset", xlab="Factor code")
plot(oracle$date[1:120], oracle$Open[1:120], type="n", ylab="Price", 
     main="Oracle Opening Prices")
tmp <- by(oracle[1:120,], oracle$week[1:120], function(x) lines(x$date, x$Open, lwd=2))

(매주 월요일에 해당하는 주와 동등한 날짜도 oracle매주 집계 된 데이터를 작성하는 데 유용 할 수 있으므로 데이터 프레임에 저장되었습니다 .)

모든 데이터를 표시하기 위해 마지막 행을 에뮬레이션하여 원래 의도를 달성 할 수 있습니다. 계절별 행동에 대한 정보를 추가하기 위해 다음 그림은 각 연도마다 주별로 색상이 다릅니다.

par(mfrow=c(1,1))
colors <- terrain.colors(52)
plot(oracle$date, oracle$Open, type="n", main="Oracle Opening Prices")
tmp <- by(oracle, oracle$week, 
          function(x) lines(x$date, x$Open, col=colors[x$week.num %% 52 + 1]))

주말에는 보간하지 않겠습니다. 토요일에 거래되는 증권 거래소는 거의 없으며 일요일에 내가 아는 것은 없습니다. 존재하지 않는 데이터에 대한 추정치를 소개하고 있으므로 데이터 세트에서 토요일과 일요일을 제거하지 않는 이유는 무엇입니까? 나는 다음과 같은 것을 할 것이다 :

require(ggplot2)
require(scales)
require(gridExtra)
require(lubridate)
require(reshape)

set.seed(12345)

# Create data frame from random data
daysback <- 1000 # number of days, only a few for this example
startdate <- as.Date(format(now()), format = "%Y-%m-%d") - days(daysback)
mydf <- data.frame(mydate = seq(as.Date(startdate), by = "day", length.out = daysback),
                   open = runif(daysback, min = 600, max = 800))

# Now that we have a data frame, remove the weekend days
mydf <- mydf[!(weekdays(as.Date(mydf$mydate)) %in% c('Saturday','Sunday')),] # remove weekend days
    # Calculate change, except for the first date
    mydf$diff <- c(NA, diff(mydf$open))
    # Remove first row with no 'diff' value
    firstdate <- head(mydf$mydate, 1)
mydf <- mydf[mydf$mydate > firstdate, ]

p <- ggplot(mydf, aes(x = mydate, y = diff)) +
    geom_bar(data = mydf, stat = "identity", fill = "red")

print(p)

플롯의 모양과 관련하여 x 축 아래에 여러 레이블을 추가하면 시각적으로 향상된다고 가정합니다. 제안 된 줄거리의 모습은 http://imgur.com/ZTNPniA에서 볼 수 있습니다.

나는 그런 음모를 만드는 법을 모른다. 그것은 단지 아이디어 (R에서 실현되지 않은)