2つのtimeseriesデータセットを同期化してプロットするR

Question

異なる気温の人で実験した2つのデータセットがあります。 P1は、患者の生理学的応答データを表し、P1IAQは、実験中の環境モニタリングデータを表す。 P1はデータを1秒間に32回記録したが、P1IAQは10秒ごとに記録した。

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 

問題は、P1のタイムスタンプが間違っていることです。環境温度が下がった後、SkinTempがタイムラグを持っているかどうかを同じグラフ上に一緒にプロットする方法はありますか？

編集：私は環境データの最初の20個の値を追加しましたP1IAQ ためdput。最高のことは、すべての値から12:04:07を差し引いて開始時刻00:00:00にすることです。私はlubridateを見てみました。

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

このdatetimeポストは面白そうですが、日付をプロットするのではなく、実際に変更することです。 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)) 

編集：私はlubridateを使っ回同期しました：

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

をしかし、今それらを一緒にプロットすることは難しいです。私はggplot2を試しましたが、私は2つの垂直軸を得ることができません。任意の考え

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

各データフレームの時間を共通のスケールにする必要がある場合は、両方を開始から経過した秒数に変換できます日付や時間のクラスについて心配する必要はありません。次に、共通の時間スケールに基づいて2つのデータフレームを結合することができます。

P1IAQデータサンプルを使用して、偽のP1データを作成しました。 P1のTimeは、おそらく実際のデータと同じ形式ではありません。 P1のサンプルを投稿した場合、実際のデータに合わせて以下の例を調整することができます。実験の開始からの経過秒数に等しい数値に

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))) 

変換P1$TimeとP1IAQ$Time。 （投稿したデータのP1IAQ$Timeはfactorであるため、処理する前に文字に変換しました。）：長い形式に広いからデータを変換した後

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) 

プロット：

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) 

がnTimeによってP1とP1IAQに参加し

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*")")) 

別のオプションは、プロットすることです温度差実験開始時と比較してあなたはタイムスタンプ `P1`が間違っていると言うとき、

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="") 

Answer 2

私はあなたのデータを持っていないが、私は似たような準備をします...この場合、P1の長さはP1IAQとdiferentです：

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')