plot(ptsdata) #绘图所有变量 #选择incident绘图并规定横轴竖轴名称 plot(ptsdata[,3],xlab="month",ylab="incident", main = "Time Series Plot",sub = "医学统计数据分析工作室") # 将年份和月份转换为日期 tsdata$date <- as.Date(paste0(tsdata$year, "-", tsdata$month, "-01")) # 使用ggp...
时间序列(time series)是一系列有序的数据。通常是等时间间隔的采样数据。如果不是等间隔,则一般会标注每个数据点的时间刻度。 time series data mining 主要包括decompose(分析数据的各个成分,例如趋势,周期性),prediction(预测未来的值),classification(对有序数据序列的feature提取与分类),clustering(相似数列聚类)等。
df=data.frame(date=as.Date(data4_1$日期),data4_1[,c(2,4,5,9)]) #将data4_1中的日期转化为日期格式并选择绘图变量 timePlot(df,pollutant = c('AQI','PM2.5','PM10','臭氧浓度'), #绘制折线图 smooth = T, #添加平滑曲线 key = F, #不绘制关键词 date.breaks = 12,xlab='月份',yla...
autoplot函数也可以理解其他的时间序列类型,支持的R包包括以下: # xts包:xts# zoo包:zooreg# tseries包:irts# timeSeries包:timeSeries >library(zoo)>autoplot(as.zooreg(AirPassengers),colour='green')>library(xts)>autoplot(as.xts(AirPassengers),colour='green')# 等价于as.zooreg() References: 1...
# 拟合时间序列数据 fit <- arima(ts_data, order = c(p, d, q)) # 预测未来值 forecast <- predict(fit, n.ahead = num_steps) 复制代码 可视化时间序列数据: # 绘制时间序列图 plot(ts_data, main = "Time Series Data", xlab = "Time", ylab = "Value") # 添加预测值到图中 lines(fit...
用R分析时间序列(time series)数据 时间序列(time series)是一系列有序的数据。通常是等时间间隔的采样数据。如果不是等间隔,则一般会标注每个数据点的时间刻度。 time series data mining 主要包括decompose(分析数据的各个成分,例如趋势,周期性),prediction(预测未来的值),classification(对有序数据序列的feature提取...
时间序列(time series)是一系列有序的数据。通常是等时间间隔的采样数据。如果不是等间隔,则一般会标注每个数据点的时间刻度。 下面以time series 普遍使用的数据 airline passenger为例。 这是十一年的每月乘客数量,单位是千人次。 如果想尝试其他的数据集,可以访问这里: https://datamarket.com/data/list/?q=pr...
plot(time_series)时间序列图、Time series plot plot(data_frame)dataframe中数据的相关性图;Correlation plot of all dataframe columns (more than two columns) plot(date, y)可视化日期向量;Plots a date-based vector plot(function, lower, upper)可视化函数的曲线;Plot of the function between the lower ...
Time Series Plot with Custom Date Range The data range can be set manually using layout.xaxis.range objects. library(plotly) stock <- read.csv('https://raw.githubusercontent.com/plotly/datasets/master/finance-charts-apple.csv') fig <- plot_ly(stock, type = 'scatter', mode = 'lines')...
# Convert it to a time series object. rainfall.timeseries <- ts(rainfall,start = c(2012,1),frequency = 12) # Print the timeseries data. print(rainfall.timeseries) # Give the chart file a name. png(file = "rainfall.png") # Plot a graph of the time series. ...