時系列データのRを小さくするには

Question

申し訳ありませんが、これは明らかな答えがあるかもしれませんが、私は何のためにそれを行うのか不明です。

セイを例えば私は人の名前のリストを持っているデータセットを持って、彼らが作った販売数、そして、彼らはそれらの販売をした日付、次の形式ですべて：基本的に

Name | Date |  Sales 
------------------------------------ 
AAA  | 01/01/2001 |  50 
AAA  | 01/02/2001 |  62 
AAA  | 01/03/2001 |  73 
...  | ...  |  ... 
AAA  | 05/15/2001 |  20 
BBB  | 02/06/2001 |  51 
BBB  | 02/09/2001 |  45 
...  | ...  |  ... 
BBB  | 04/13/2001 |  3 
CCC  | 01/22/2001 |  78 
...  | ...  |  ... 
...  | ...  |  ... 

私のデータはちょっと上のように見えます - 複数の異なる名前があり、また各名前の日付が正しく整列していない（例えば、1人が他の人と比較して早い時期に始めるかもしれないので、年に）。それに加えて、日付は前にスキップして、2001年4月3日の日付があり、次のセルで2001年4月25日に前進することがあります。

今私がしたいことは、1年間のデータをプロットして、すべての異なる人物（AAA、BBB、CCCなど）と、それらの販売をすべて1つの大きなプロットにしました。

ここでは、まずsubset（）関数を使用し、データセットを名前でサブセット化することで、このようにデータをプロットすることができます。問題は、これが少し非効率であることがわかっていることです。データがちょっと変わっても、時系列データをプロットするには、Rにははるかに優れた方法が必要です。誰かがいくつかの提案をしている、または少しの助けを与えることができたら、私はそれを感謝します、事前に感謝します。

Answer 1

このようなものをお探しですか？将来的には

library(dplyr) 
library(tidyr) 
library(ggplot2) 
#Create data.frame 
Date <- as.Date(c(seq(as.Date("2001-01-03"), as.Date("2001-10-17"), by = 1), 
        seq(as.Date("2001-05-10"), as.Date("2001-12-17"), by = 1), 
        seq(as.Date("2001-04-12"), as.Date("2001-11-17"), by = 1))) 
Name <- c(rep("AAA", 288), rep("BBB", 222), rep("CCC", 220)) 
Sales <- c(sample(10:20, 288, replace = T), sample(50:60, 222, replace = T), sample(80:90, 220, replace = T)) 
df <- data.frame(Name, Date, Sales) 

#select specific rows(dates) to create irregular time series (missing dates) 
df1 <- df[c(1:50, 100:150, 190:288, 289:370, 400:450, 480:510, 511:640, 670:730),] %>% 
    tidyr::spread(Name, Sales) 

#create a data.frame (df_whole_yr) that have continuous dates for whole 2001 
df_whole_yr <- data.frame(Date = seq(as.Date("2001-01-01"), as.Date("2001-12-31"), by = 1)) %>% 
    dplyr::left_join(., df1, by ="Date") %>% #join irregular timeseries df1 with the continuous timeseries df_whole_yr 
    tidyr::gather("Name", "Sales", 2:4) %>% #convert it to long format 
    ggplot(., aes(x =Date, y = Sales, color = Name))+ ##plot 
    geom_line(size = 0.2)