对r中时间序列的插值值使用xblock
对r中时间序列的插值值使用xblock
提问于 2019-03-01 04:06:17
我在弄清楚如何使用xblock()工作时遇到了麻烦。首先，这里是一个来自更大的数据集的小示例：
data <- data.frame(
Date = sample(c("1993-07-05", "1993-07-05", "1993-07-05", "1993-08-30", "1993-08-30", "1993-08-30", "1993-08-30", "1993-09-04", "1993-09-04")),
Oxygen = sample(c("0.9", "0.4", "4.2", "5.6", "7.3", NA, "9.5", NA, "0.3")))然后我使用xts计算每个月的平均值：
xtsAveragedata <- xts(Averagedata[-1], Averagedata[[1]])
xtsAverageMonthlyData <- apply.monthly(xtsAveragedata, FUN = mean)现在，我对我的数据进行了线性插值：
Interpolateddata <- na.approx(xtsAverageMonthlyData)我想创建一个图形，在其中我使用xblock()或类似的东西来显示数据中使用插值的区域，就像这样，我在网上找到的：
如何对整个数据集的所有值/自动执行此操作？在参考指南中没有我可以翻译成这样的例子。
谢谢你的帮助。这是非常感谢的。
回答 1
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2019-03-01 04:36:06
因此，本演练不使用xts或zoo，但也许本演练会有所帮助。我使用的是一个稍微大一点的(每日)数据集，但它应该是可重现的：
library(tidyverse)
library(lubridate)
set.seed(4)
df <- tibble(
Date = seq.Date(ymd("1993-07-01"), by = "1 day", length.out = 100),
Oxygen = runif(100, 0, 10)
)
# Randomly assign 20 records to NA
df[sample(1:nrow(df), 20), "Oxygen"] <- NA
df_for_plot <- df %>%
arrange(Date) %>%
group_by(month(Date)) %>%
mutate(
is_na = is.na(Oxygen),
month_avg = mean(Oxygen, na.rm = TRUE),
oxygen_to_plot = if_else(is_na, month_avg, Oxygen)
)
df_for_plot
#> # A tibble: 100 x 6
#> # Groups: month(Date) [4]
#> Date Oxygen `month(Date)` is_na month_avg oxygen_to_plot
#> <date> <dbl> <dbl> <lgl> <dbl> <dbl>
#> 1 1993-07-01 5.86 7 FALSE 5.87 5.86
#> 2 1993-07-02 0.0895 7 FALSE 5.87 0.0895
#> 3 1993-07-03 2.94 7 FALSE 5.87 2.94
#> 4 1993-07-04 2.77 7 FALSE 5.87 2.77
#> 5 1993-07-05 8.14 7 FALSE 5.87 8.14
#> 6 1993-07-06 NA 7 TRUE 5.87 5.87
#> 7 1993-07-07 7.24 7 FALSE 5.87 7.24
#> 8 1993-07-08 9.06 7 FALSE 5.87 9.06
#> 9 1993-07-09 9.49 7 FALSE 5.87 9.49
#> 10 1993-07-10 0.731 7 FALSE 5.87 0.731
#> # ... with 90 more rows
# Plot the regular data, but for the geom_rect use only the filtered data where the is_na column is TRUE.
# Assuming you have daily data, you just set the xmax to be that Date + 1.
ggplot(df_for_plot, aes(x = Date, y = oxygen_to_plot)) +
geom_line() +
geom_rect(
data = df_for_plot %>% filter(is_na),
aes(xmin = Date, xmax = Date + 1, ymin = -Inf, ymax = +Inf), fill = "skyblue", alpha = 0.5
)
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/54933448
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