時刻と曜日の組み合わせによる時系列データのグループ化

Question

私は、特定の駐車場の占有率を5週間の時間間隔で複数の期間にわたって示しています。次のように

私のデータが見えます：

head(DataParking) 
      DateTime OccupancyRate Weekday 
2017-01-27 10:24:41  0.2570423 Friday 
2017-01-27 10:29:41  0.2605634 Friday 
2017-01-27 10:34:41  0.2535211 Friday 
2017-01-27 10:39:41  0.2535211 Friday 
2017-01-27 10:44:41  0.2535211 Friday 
2017-01-27 10:49:41  0.2535211 Friday 

私は、全体の毎週のパターンを表示するために、平均稼働し、下限と上限値のプロットを作成したいと思います。したがって、私のデータは、曜日と曜日の組み合わせによってグループ化する必要があります。最後に

、私は次のように見えるように自分のデータを希望：

 Time Weekday AvgOccupancyRate MinOccupancyRate MaxOccupancyRate 
    10:24:41 Friday   0.2570423   0.1770423   0.3670423 
    10:29:41 Friday   0.2605634   0.1810423   0.3560423 
    10:34:41 Friday   0.2535211   0.1870423   0.3570423 
    10:39:41 Friday   0.2535211   0.1770423   0.3570423 
    10:44:41 Friday   0.2535211   0.1770423   0.3570423 
    10:49:41 Friday   0.2535211   0.1870423   0.3870423 

どのように私はこれを達成することができますか？

もう1つの質問：このデータを使用して、特定の日（たとえば金曜日）のデータをプロットすることができます。しかし、週曜のパターンを月曜日の00:00から日曜日の23:59までプロットしたい場合、WeekdayTimeコンビネーション変数を持つ必要があると思います。これは折れ線グラフのx軸にプロットすることができます。そのようなフォーマットが存在するかどうか、そして（例えば）ggplotを使ってx軸に平日 - 時間の組み合わせをプロットする方法はありますか？

事前に感謝します。

Answer 1

。一度に一つの質問をしてください

library(ggplot2) 

ggplot(res, aes(Time, group = 1)) + 
    geom_line(aes(Time, AvgOccRate)) + 
    geom_line(aes(Time, MinOccRate), alpha = .5) + 
    geom_line(aes(Time, MaxOccRate), alpha = .5) 

Answer 2

私はあなたの最初の質問に答えるだけです。

dplyrを使用すると、最初に時間と曜日を作成してから、簡単にsummariseを実行できます。データに異なる組み合わせがないため、これはテストされていません。

library(dplyr) 

df %>% 
    mutate(Time = format(DateTime, '%u %H:%M:%S')) %>% 
    group_by(Time, Weekday) %>% # Weekday is not really needed but can be clearer to read 
    summarize(AvgOccRate = mean(OccupancyRate), 
       MinOccRate = min(OccupancyRate), 
       MaxOccRate = max(OccupancyRate)) -> res 

ここで重要なのビットが、これは時間と曜日など%uと%H:%M:%Sで新しい変数を作成format(DateTime, '%u %H:%M:%S')です：あなたはあなたが行うことができます必要なものをプロットするためにグループ化されたdata.frameを作成するには

library(dplyr) 

DataParking %>% 
    mutate(time = format(as.POSIXct(DateTime), "%H:%M:%S"),    # Thanks to @lmo 
     weekday = lubridate::wday(DateTime, label = TRUE)) %>% 
    group_by(time, weekday) %>% 
    summarise(AvgOccupancyRate = mean(OccupancyRate), 
      MinOccupancyRate = min(OccupancyRate), 
      MaxOccupancyRate = max(OccupancyRate)) %>% 
    select(-DateTime)