Question

我有25万个事件可以说谎：

                 Slot Anzahl Nutzung TimeSlotNr WochenSlots Tag
1 2011-01-01 00:00:00      2   Firma          1         242   1
2 2011-01-01 00:00:00     50  Privat          1         242   1
3 2011-01-01 00:30:00      1   Firma          2         243   1
4 2011-01-01 00:30:00     49  Privat          2         243   1
5 2011-01-01 01:00:00      1   Firma          3         244   1
6 2011-01-01 01:00:00     48  Privat          3         244   1

一个插槽代表半个半小时，＆＃34; Anzahl＆＃34;是一个插槽中的事件数，第一个插槽开始于2011-01-01 00:00:00＆＃34; WochenSlots＆＃34;是TimeSlotNr %% 336，并在星期六00:00:00开始。所以我希望在一周内看到发行版。

我现在想做的是：

以x比例显示日期（星期一00:00 - 星期日24:00）
显示行（信封），显示x％事件的分布。

我不知道怎么做。

  ggplot(data=PB2) + 
    geom_point(mapping = aes(x = WochenSlots, y = Anzahl, colour = Nutzung), alpha=0.6) +
    scale_y_continuous(labels = scales::percent) +
    facet_wrap(~Nutzung,
               shrink = TRUE,
               nrow = 2,
               scales = "free_y")

dput（PB2 [1：100，]）结构（列表（Slot = structure（c）（1293840000,1293840000,1293841800， 1293841800,1293843600,1293843600,1293845400,1293845400,1293847200， 1293847200,1293849000,1293849000,1293850800,1293850800,1293852600， 1293852600,1293854400,1293854400,1293856200,1293856200,1293858000， 1293858000,1293859800,1293859800,1293861600,1293861600,1293863400， 1293863400,12293865200,12293865200,1293867000,1293867000,1293868800， 1293868800,12293870600,1293870600,1293872400,1293872400,1293874200， 1293874200,1293876000,1293876000,1293877800,1293877800,1293879600， 1293879600,1293881400,1293881400,1293883200,1293883200,1293885000， 1293885000,1293886800,1293886800,1293888600,1293888600,1293890400， 1293890400,1293892200,1293892200,1293894000,1293894000,1293895800， 1293895800,1293897600,1293897600,1293899400,1293899400,1293901200， 1293901200,1293903000,1293903000,1293904800,1293904800,1293906600， 1293906600,1293908400,1293908400,12293910200,12293910200,1293912000， 1293912000,12293913800,1229913800,1229915600,1293915600,1293917400， 1293917400,12293919200,12293919200,12293921000,1293921000,1293922800， 1293922800,12293924600,1293924600,12293926400,12293926400,1293928200， 1293928200），class = c（＆＃34; POSIXct＆＃34;，＆＃34; POSIXt＆＃34;），tzone =＆＃34; UTC＆＃34;）， Anzahl = c（2L，50L，1L，49L，1L，48L，1L，43L，1L，43L，1L， 30L，1L，27L，0L，22L，0L，19L，0L，20L，0L，18L，0L，17L， 0L，17L，0L，17L，0L，17L，0L，18L，0L，19L，2L，19L，2L， 19L，2L，20L，2L，21L，2L，21L，2L，20L，2L，18L，2L，22L， 2L，24L，3L，25L，1L，28L，1L，30L，1L，33L，1L，32L，1L， 28L，2L，24L，2L，25L，2L，25L，2L，22L，2L，20L，1L，15L， 2L，14L，1L，13L，1L，11L，1L，12L，1L，11L，1L，9L，1L， 8L，1L，7L，1L，5L，1L，4L，1L，3L，0L，3L），Nutzung = c（＆＃34; Firma＆＃34;，＆＃34; Privat＆＃34;，＆＃34; Firma＆＃34;，＆＃34; Privat＆＃34;，＆＃34; Firma＆＃34;，＆＃34; Privat＆＃34;，＆＃34; Firma＆＃34 ;, ＆＃34; Privat＆＃34;，＆＃34; Firma＆＃34;，＆＃34; Privat＆＃34;，＆＃34; Firma＆＃34;，＆＃34; Privat＆＃34;，＆＃34; Firma＆＃34 ;, ＆＃34; Privat＆＃34;，＆＃34; Firma＆＃34;，＆＃34; Privat＆＃34;，＆＃34; Firma＆＃34;，＆＃34; Privat＆＃34;，＆＃34; Firma＆＃34 ;, ＆＃34; Privat＆＃34;，＆＃34; Firma＆＃34;，＆＃34; Privat＆＃34;，＆＃34; Firma＆＃34;，＆＃34; Privat＆＃34;，＆＃34; Firma＆＃34 ;, ＆＃34; Privat＆＃34;，＆＃34; Firma＆＃34;，＆＃34; Privat＆＃34;，＆＃34; Firma＆＃34;，＆＃34; Privat＆＃34;，＆＃34; Firma＆＃34 ;, ＆＃34; Privat＆＃34;，＆＃34; Firma＆＃34;，＆＃34; Privat＆＃34;，＆＃34; Firma＆＃34;，＆＃34; Privat＆＃34;，＆＃34; Firma＆＃34 ;, ＆＃34; Privat＆＃34;，＆＃34; Firma＆＃34;，＆＃34; Privat＆＃34;，＆＃34; Firma＆＃34;，＆＃34; Privat＆＃34;，＆＃34; Firma＆＃34 ;, ＆＃34; Privat＆＃34;，＆＃34; Firma＆＃34;，＆＃34; Privat＆＃34;，＆＃34; Firma＆＃34;，＆＃34; Privat＆＃34;，＆＃34; Firma＆＃34 ;, ＆＃34; Privat＆＃34;，＆＃34; Firma＆＃34;，＆＃34; Privat＆＃34;，＆＃34; Firma＆＃34;，＆＃34; Privat＆＃34;，＆＃34; Firma＆＃34 ;, ＆＃34; Privat＆＃34;，＆＃34; Firma＆＃34;，＆＃34; Privat＆＃34;，＆＃34; Firma＆＃34;，＆＃34; Privat＆＃34;，＆＃34; Firma＆＃34 ;, ＆＃34; Privat＆＃34;，＆＃34; Firma＆＃34;，＆＃34; Privat＆＃34;，＆＃34; Firma＆＃34;，＆＃34; Privat＆＃34;，＆＃34; Firma＆＃34 ;, ＆＃34; Privat＆＃34;，＆＃34; Firma＆＃34;，＆＃34; Privat＆＃34;，＆＃34; Firma＆＃34;，＆＃34; Privat＆＃34;，＆＃34; Firma＆＃34 ;, ＆＃34; Privat＆＃34;，＆＃34; Firma＆＃34;，＆＃34; Privat＆＃34;，＆＃34; Firma＆＃34;，＆＃34; Privat＆＃34;，＆＃34; Firma＆＃34 ;, ＆＃34; Privat＆＃34;，＆＃34; Firma＆＃34;，＆＃34; Privat＆＃34;，＆＃34; Firma＆＃34;，＆＃34; Privat＆＃34;，＆＃34; Firma＆＃34 ;, ＆＃34; Privat＆＃34;，＆＃34; Firma＆＃34;，＆＃34; Privat＆＃34;，＆＃34; Firma＆＃34;，＆＃34; Privat＆＃34;，＆＃34; Firma＆＃34 ;, ＆＃34; Privat＆＃34;，＆＃34; Firma＆＃34;，＆＃34; Privat＆＃34;，＆＃34; Firma＆＃34;，＆＃34; Privat＆＃34;，＆＃34; Firma＆＃34 ;, ＆＃34; Privat＆＃34;，＆＃34; Firma＆＃34;，＆＃34; Privat＆＃34;），TimeSlotNr = c（1L，1L，2L， 2L，3L，3L，4L，4L，5L，5L，6L，6L，7L，7L，8L，8L，9L，9L， 10L，10L，11L，11L，12L，12L，13L，13L，14L，14L，15L，15L， 16L，16L，17L，17L，18L，18L，19L，19L，20L，20L，21L，21L， 22L，22L，23L，23L，24L，24L，25L，25L，26L，26L，27L，27L， 28L，28L，29L，29L，30L，30L，31L，31L，32L，32L，33L，33L， 34L，34L，35L，35L，36L，36L，37L，37L，38L，38L，39L，39L， 40L，40L，41L，41L，42L，42L，43L，43L，44L，44L，45L，45L， 46L，46L，47L，47L，48L，48L，49L，49L，50L，50L），WochenSlots = c（242， 242,243,243,244,244,245,245,246,246,247,247,248， 248,249,249,250,250,251,251,252,252,253,253,254， 254,255,255,256,256,257,257,258,258,259,259,260， 260,261,261,262,262,263,263,264,264,265,265,266， 266,267,267,268,268,269,269,270,270,271,271,272， 272,273,273,274,274,275,275,276,276,277,277,278， 278,279,279,280,280,281,281,282,282,283,283,284， 284,285,285,286,286,287,287,288,288,289,289,290， 290,291,291），Tag = c（1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L， 1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L， 1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L， 1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L， 1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L， 1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L， 1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，2L，2L，2L， 2L））,. Name = c（＆＃34; Slot＆＃34;，＆＃34; Anzahl＆＃34;，＆＃34; Nutzung＆＃34;，＆＃34; TimeSlotNr＆＃34;，＆＃34; WochenSlots＆＃34;，＆＃34; Tag＆＃34;），row.names = c（NA，100L），class =＆＃34; data.frame＆＃34;）

Answer 1

看起来分位数回归可能就是你所需要的。您发布的数据样本在每个时间点只有一个观察点，所以我创建了一些虚假数据用于说明。在下图中，我们使用灵活的样条函数进行回归函数，并在数据的第25和第75百分位处绘制回归线。如果这是您的想法，请告诉我。

library(ggplot2)
library(quantreg)
library(splines)

# Fake data
set.seed(2)
dat = data.frame(x=runif(1e4,0,20))
dat$y = cos(dat$x) + 10 + rnorm(1e4, 2)

ggplot(dat, aes(x,y)) +
  geom_point(alpha=0.1, colour="blue", size=0.5) +
  geom_quantile(formula=y ~ ns(x, 10), quantiles=c(0.25, 0.75),
                colour="red", size=1) +
  theme_classic()

时间序列及其可视化

1 个答案: