使用ggplot繪製長時間序列數據

我有四年的時間序列數據。現在我想要逐年繪製相同的數據並進行比較分析。將假數據是使用ggplot繪製長時間序列數據

library(xts) 
library(ggplot2) 
timeindex <- seq(as.POSIXct('2016-01-01'),as.POSIXct('2016-12-31 23:59:59'), by = "1 mins") 
dataframe <- data.frame(year1=rnorm(length(timeindex),100,10),year2=rnorm(length(timeindex),150,7), 
         year3=rnorm(length(timeindex),200,3), 
         year4=rnorm(length(timeindex),350,4)) 
xts_df <- xts(dataframe,timeindex)

現在，當我使用ggplot時間過久，使用以下行

visualize_dataframe_all_columns(xts_df)

繪製所有系列中的上述函數定義爲：

visualize_dataframe_all_columns <- function(xts_data) { 
    library(RColorBrewer)# to increase no. of colors 
    library(plotly) 
    dframe <- data.frame(timeindex=index(xts_data),coredata(xts_data)) 
    df_long <- reshape2::melt(dframe,id.vars = "timeindex") 
    colourCount = length(unique(df_long$variable)) 
    getPalette = colorRampPalette(brewer.pal(8, "Dark2"))(colourCount) # brewer.pal(8, "Dark2") or brewer.pal(9, "Set1") 
    g <- ggplot(df_long,aes(timeindex,value,col=variable,group=variable)) 
    g <- g + geom_line() + scale_colour_manual(values=getPalette) 
    ggplotly(g) 
}

以上方法的問題是：

繪圖需要很長時間。我可以縮短繪圖時間嗎？
使用plotly來放大繪圖非常困難。有沒有其他更好的方法

有沒有更好的方法來可視化這些數據？

來源

2017-08-02 Haroon Rashid

我面對10分鐘數據的頻率或多或少都有同樣的問題。但問題是，繪製整年的分鐘數據是否有意義？人眼無法識別差異。

我會從這些數據創建一個日常xts，並繪製一年的圖表。並修改該函數以繪製分鐘數據的一段時間。

來源

2017-08-02 13:53:09

使用ggplot繪製長時間序列數據

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