Question

在不同的环境温度下，我有两个来自人体实验的数据集。 P1 代表患者的生理反应数据， P1IAQ 代表实验期间的环境监测数据。 P1每秒记录32次数据，但P1IAQ每10秒记录一次数据。

head(P1IAQ)
     Time   RH  Temp CO2
1 12:04:07 44.2 19.89 664
2 12:04:17 44.2 19.89 664
3 12:04:27 44.2 19.89 665
4 12:04:37 44.2 19.89 665
5 12:04:47 44.2 19.89 666
6 12:04:57 44.2 19.89 668

head(P1)
      Time   SkinTemp HeartRate RespirationRate
1 00:00:00 27.781        70              10
2 00:00:00 27.780        70              10
3 00:00:00 27.779        70              10
4 00:00:00 27.779        70              10
5 00:00:00 27.778        70              10
6 00:00:00 27.777        70              10

我遇到的问题是P1上的时间戳错了。如何在同一图表上将它们一起绘制，以查看在环境温度降低后SkinTemp是否具有时滞？

编辑：P1IAQ的输入 我已经为环境数据添加了前20个值。我认为最好的方法是从所有值中减去12:04:07，使得开始时间为00:00:00。我试过看过lubridate。

library(lubridate)
P1IAQ$Time<-hms(P1IAQ$Time)

此日期时间帖子看起来很有趣，但是它用于绘制日期而不是实际更改日期。 Plotting data against time in R

dput(P1IAQ)
structure(list(Time = structure(1:19, .Label = c("12:04:07", 
"12:04:17", "12:04:27", "12:04:37", "12:04:47", "12:04:57", "12:05:07", 
"12:05:17", "12:05:27", "12:05:37", "12:05:47", "12:05:57", "12:06:07", 
"12:06:17", "12:06:27", "12:06:37", "12:06:47", "12:06:57", "12:07:07"
), class = "factor"), RH = c(44.2, 44.2, 44.2, 44.2, 44.2, 44.2, 
44.2, 44.2, 44.1, 44.1, 44.2, 44.2, 44.2, 44.3, 44.2, 44.2, 44.2, 
44.3, 44.3), Temp = c(19.89, 19.89, 19.89, 19.89, 19.89, 19.89, 
19.89, 19.89, 19.89, 19.89, 19.94, 19.89, 19.94, 19.94, 19.94, 
19.94, 19.94, 19.94, 19.94), CO2 = c(664L, 664L, 665L, 665L, 
666L, 668L, 668L, 669L, 667L, 670L, 670L, 672L, 675L, 677L, 682L, 
684L, 685L, 686L, 687L)), .Names = c("Time", "RH", "Temp", "CO2"
), class = "data.frame", row.names = c(NA, -19L))

编辑：我已使用lubridate同步时间：

P1IAQ$Time<-period_to_seconds(hms(as.character(P1IAQ$Time))-hms("12:04:07"))
P1$Time<-period_to_seconds(hms(as.character(P1$Time)))

但现在将它们放在一起是很棘手的。我尝试过ggplot2但是我不能得到两个垂直轴。任何想法

ggplot() + 
  geom_line(data = P1IAQ, aes(x = Time, y = Temp, color = "red")) +
  geom_line(data = P1, aes(x = Time, y = Temp, color = "blue"))  +
  xlab('Time (s)') +
  ylab('Temperature ºC')

Answer 1

我没有你的数据，但我会准备类似的东西......在这种情况下，P1的长度与P1IAQ不同：

library(ggplot2)
#I create a sample of your data
P1<-data.frame(1:10,51:60)
P1IAQ<-data.frame(1:8,1:8)
colnames(P1)<-c("Time","Temp")
colnames(P1IAQ)<-c("Time","Temp")

# I cathegory your data for plot
df = data.frame(Time=c(P1$Time,P1IAQ$Time), values=c(P1$Temp,P1IAQ$Temp),type=c(rep("P1",length(P1$Time)),rep("P1IAQ",length(P1IAQ$Time))))

ggplot(data=df, aes(x=Time, y=values, color=type)) +
  geom_line() +
  facet_grid(type ~ ., scales="free") +
  xlab('Time (s)') +
  ylab('Temperature ºC')

Answer 2

如果您只需要将每个数据框中的时间设置为通用比例，则可以将它们转换为自实验开始以来经过的数字秒，而不必担心日期或时间类。然后，您可以根据公共时间刻度加入两个数据帧。

我使用了您的P1IAQ数据样本并创建了假P1数据。我的Time中的P1可能与您的实际数据格式不同。如果您发布P1的示例，我可以调整以下示例以适合您的实际数据。

library(dplyr)
library(reshape2)
library(hms)
library(zoo)
library(ggplot2)
theme_set(theme_light())

# Fake P1 data frame
set.seed(10)
n=32*60*3 + 1
P1 = data.frame(Time=as.POSIXct(seq(0,180,length.out=n), origin=as.Date("2016-05-01"), tz="GMT"),
                SkinTemp = round(cumsum(rnorm(n, 0, 0.01)) + 27.78, 2),
                RespirationRate=round(rnorm(n, 10, 0.5)))

将P1$Time和P1IAQ$Time转换为等于自实验开始以来经过的秒数的数值。（请注意，您发布的数据中的P1IAQ$Time是factor，因此我会在进一步处理之前转换为字符。）：

P1$nTime = as.numeric(as.hms(P1$Time))

P1IAQ$nTime = as.numeric(as.hms(as.character(P1IAQ$Time)))
P1IAQ$nTime = P1IAQ$nTime - min(P1IAQ$nTime)

P1加入P1IAQ和nTime：

P1j = full_join(P1, P1IAQ, by="nTime", suffix=c("_P1","_P1IAQ")) %>%
  # Make sure joined data frame is sorted by nTime
  arrange(nTime) %>% 
  # Fill missing values with Last One Carried Forward
  mutate_at(vars(Time_P1IAQ, RH, Temp, CO2), na.locf)

将数据从宽格式转换为长格式后的绘图：

ggplot(P1j %>% select(Time_P1IAQ, nTime, Skin=SkinTemp, Ambient=Temp) %>%
         # Convert from wide to long format for plotting
         melt(id.var=c("Time_P1IAQ", "nTime")), 
       aes(nTime, value, group=Time_P1IAQ)) +
  geom_line() +
  facet_grid(variable ~ ., scales="free_y") +
  scale_y_continuous(expand=c(0.5,0)) +
  labs(x="Elapsed Time (sec)", y=expression(Temperature~"("*degree*C*")"))

另一种选择是绘制相对于实验开始的温度变化。这样，您可以在同一个面板上拥有两条线，而无需处理它们位于不同的位置：

ggplot(P1j %>% select(Time_P1IAQ, nTime, Skin=SkinTemp, Ambient=Temp) %>% 
         # Convert from wide to long format for plotting
         melt(id.var=c("Time_P1IAQ", "nTime")) %>% 
         # Convert temperatures to difference from starting values
         group_by(variable) %>% 
         mutate(value = value - value[nTime==min(nTime)]), 
       aes(nTime, value, colour=variable)) +
  geom_line() +
  labs(x="Elapsed Time (sec)", y=expression(Temperature~Change~"("*degree*C*")"),
       colour="")

在R中同步并绘制两个时间序列数据集

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