我正在對多年來每天收集的資料進行探索性資料分析。相關時間段為每年同日起約18-20個月。我想做的是目視檢查這 18 個月的時間段。我可以通過為每個 geom_point() 呼叫添加資料來執行以下操作。我想避免在每個期間呼叫一次
最小前：
library(tidyverse)
minex <- data.frame(dts = seq((mdy('01/01/2010')), mdy('11/10/2013'), by = 'days'))
minex$day <- as.numeric(minex$dts - min(minex$dts))
minex$MMDD <- paste0(month(minex$dts), "-", day(minex$dts))
minex$v1 <- 20 minex$day^0.4 -cos(2*pi*minex$day/365) rnorm(nrow(minex), 0, 0.3)
ggplot(filter(minex, dts %in% seq((mdy('11/10/2013') - (365 180)), mdy('11/10/2013'), by =
'days')), aes(day, v1))
geom_point()
geom_point(data = filter(minex, dts %in% seq((mdy('11/10/2012') - (365 180)),
mdy('11/10/2012'), by = 'days')), aes(day 365, v1), color = 'red')
uj5u.com熱心網友回復：
由于您有重疊的時間跨度，我認為我們可以lapply超過您的結束日期，稍微改變資料，然后使用正常的ggplot2美學為它們著色。
spans <- bind_rows(lapply(mdy("11/10/2010", "11/10/2011", "11/10/2012", "11/10/2013"), function(end) {
filter(minex, between(dts, end - (365 180), end)) %>%
mutate(day = day - min(day), end = end)
}))
ggplot(spans, aes(day, v1))
geom_point(aes(color = factor(end)))
您可以通過快速摘要查看每個的范圍：
spans %>%
group_by(end) %>%
summarize(startdate = min(dts), enddate = max(dts))
# # A tibble: 4 x 3
# end startdate enddate
# <date> <date> <date>
# 1 2010-11-10 2010-01-01 2010-11-10
# 2 2011-11-10 2010-05-14 2011-11-10
# 3 2012-11-10 2011-05-15 2012-11-10
# 4 2013-11-10 2012-05-14 2013-11-10
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