如何按时间序列绘制20年的每日数据

我有以下数据集：https : //dl.dropbox.com/u/22681355/ORACLE.csv， 并想按“日期”在“打开”中绘制每日变化，所以我做了以下工作：

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

我得到以下信息：

现在这显然不是有史以来最好的图，所以我想知道在绘制这样的详细数据时使用什么正确的方法？

数据的问题并不在于它是否非常详细：周末没有任何值，这就是为什么要用差距绘制的原因。有两种处理方法：

1. 无论是尝试猜测近似值在周末与一些平滑方法（smooth.spline，loess等）。简单插补的代码如下。但是在这种情况下，您将为数据引入“非自然”和人为的内容。这就是为什么我更喜欢第二种选择。

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. 您可以从每天一次到每周一次，只需平均（例如）五个连续的点数即可累积到一个星期（在这种情况下，您正在“杀死”某些信息）。只是一个简单的例子

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")

希望它会有所帮助。

因为该问题是许多统计软件环境所共有的，所以让我们在“ 交叉验证”中进行讨论，而不是将其迁移到R特定的论坛（例如StackOverflow）。

在真正的问题是，Date作为一个治疗因子 --a离散变量-这样的线没有被正确连接。 （也没有在水平方向上精确地绘制点。）

为了进行右侧绘图，将该Date字段从一个因子转换为实际日期，并通过简单的计算（在周六和周日之间中断几周）来确定每周，并在周末通过循环遍历这些行来中断这些行：

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))

（由于每个星期的等效日期，也就是该星期的星期一，也存储在oracle数据框中，因为它对于绘制每周汇总数据很有用。）

通过模拟最后一行以显示所有数据，可以简单地实现最初的意图。要添加有关季节性行为的一些信息，以下图表在每个日历年中按周改变颜色：

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]))

我不会在周末插值。周六很少有证券交易所交易，而周日我不知道。您正在为不存在的数据引入一个估计，那么为什么不从数据集中删除星期六和星期日呢？我会做类似下面的事情：

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)

关于绘图的外观，我想在x轴下添加多个标签会在视觉上对其进行改善。建议的情节外观，您可以在这里http://imgur.com/ZTNPniA

我不知道如何绘制这样的图，这只是一个想法（我在R中还没有看到实现）