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this questionと同様に、時系列スパイラルの作成に興味があります。このソリューションは必ずしもRで実装する必要はなく、ggplotを使用する必要はありませんが、大部分のソリューションはggplotを使ってRで実装されているようですが、Pythonで一握り、d3で一握りです。これまでの私の試みはすべてRを使用しました。この質問とは異なり、データの量子化/ビン化を行わずに特定の範囲のデータを表示することに興味があります。つまり、特定のイベントがいつ開始され、停止するかを示すスパイラルのタイムラインを表示したいと思います。各イベントのtheta-minとtheta-maxは特定の時点を表します。時間範囲の時系列スパイラルプロットの作成

この走行データを考えてみましょう:

  trip_start   trip_stop dist 
2017-04-01 17:42:00 2017-04-01 18:34:00 1.95 
2017-04-01 18:42:00 2017-04-01 19:05:00 6.54 
2017-04-02 01:09:00 2017-04-02 01:12:00 1.07 
2017-04-02 01:22:00 2017-04-02 01:27:00 1.03 
2017-04-02 08:17:00 2017-04-02 08:23:00 1.98 
2017-04-02 11:23:00 2017-04-02 11:30:00 1.98 
2017-04-02 15:44:00 2017-04-02 15:56:00 4.15 
2017-04-02 16:29:00 2017-04-02 16:45:00 4.08 
2017-04-03 10:24:00 2017-04-03 10:55:00 19.76 
2017-04-03 14:01:00 2017-04-03 14:18:00 8.21 
2017-04-03 14:25:00 2017-04-03 14:31:00 1.49 
2017-04-03 14:45:00 2017-04-03 14:50:00 1.59 
2017-04-03 15:44:00 2017-04-03 16:10:00 4.44 
2017-04-03 16:14:00 2017-04-03 16:37:00 9.96 
2017-04-03 16:40:00 2017-04-03 16:45:00 0.7 
2017-04-03 17:15:00 2017-04-03 17:46:00 16.92 
2017-04-03 17:56:00 2017-04-03 18:19:00 5.23 
2017-04-03 18:42:00 2017-04-03 18:45:00 0.49 
2017-04-03 19:02:00 2017-04-03 19:04:00 0.48 
2017-04-04 07:24:00 2017-04-04 07:27:00 0.66 
2017-04-04 07:30:00 2017-04-04 08:04:00 13.55 
2017-04-04 08:32:00 2017-04-04 09:25:00 25.09 
2017-04-04 13:32:00 2017-04-04 13:40:00 3.06 
2017-04-04 13:52:00 2017-04-04 13:57:00 1.3 
2017-04-04 14:55:00 2017-04-04 15:01:00 2.47 
2017-04-04 18:40:00 2017-04-04 19:12:00 22.71 
2017-04-04 22:16:00 2017-04-04 23:54:00 38.28 
2017-04-04 23:59:00 2017-04-05 00:03:00 1.02 
2017-04-05 11:04:00 2017-04-05 11:49:00 25.73 
2017-04-05 12:05:00 2017-04-05 12:18:00 2.97 
2017-04-05 15:19:00 2017-04-05 16:25:00 25.13 
2017-04-05 16:38:00 2017-04-05 16:40:00 0.41 
2017-04-05 18:58:00 2017-04-05 19:02:00 1.25 
2017-04-05 19:13:00 2017-04-05 19:18:00 1.09 
2017-04-05 19:25:00 2017-04-05 19:48:00 6.63 
2017-04-06 10:01:00 2017-04-06 10:44:00 20.81 
2017-04-06 13:22:00 2017-04-06 13:33:00 1.63 
2017-04-06 20:58:00 2017-04-06 21:25:00 24.85 
2017-04-06 21:32:00 2017-04-06 21:56:00 6.06 
2017-04-07 10:55:00 2017-04-07 11:37:00 24.53 
2017-04-07 17:14:00 2017-04-07 17:48:00 19.66 
2017-04-07 17:57:00 2017-04-07 18:07:00 2.12 
2017-04-08 20:57:00 2017-04-08 21:06:00 1.06 
2017-04-08 21:23:00 2017-04-08 21:36:00 2.97 
2017-04-09 08:14:00 2017-04-09 08:19:00 1.99 
2017-04-09 11:40:00 2017-04-09 11:50:00 2.24 
2017-04-09 11:50:00 2017-04-09 11:57:00 1.64 
2017-04-09 16:29:00 2017-04-09 16:34:00 0.53 
2017-04-09 16:43:00 2017-04-09 16:45:00 0.5 
2017-04-09 17:46:00 2017-04-09 17:48:00 0.44 
2017-04-09 17:53:00 2017-04-09 17:56:00 0.4 
2017-04-09 21:33:00 2017-04-09 21:56:00 2.48 
2017-04-09 21:57:00 2017-04-09 22:14:00 2.92 
2017-04-09 22:22:00 2017-04-09 22:25:00 0.9 
2017-04-10 10:37:00 2017-04-10 11:22:00 19.27 
2017-04-10 16:12:00 2017-04-10 16:59:00 21.31 
2017-04-11 11:14:00 2017-04-11 11:18:00 1.24 
2017-04-11 11:21:00 2017-04-11 11:48:00 22.95 
2017-04-11 18:24:00 2017-04-11 19:05:00 28.64 
2017-04-11 19:21:00 2017-04-11 19:34:00 5.37 
2017-04-12 11:00:00 2017-04-12 12:08:00 28.91 
2017-04-12 14:03:00 2017-04-12 15:20:00 28.56 
2017-04-12 20:24:00 2017-04-12 20:29:00 1.17 
2017-04-12 20:32:00 2017-04-12 21:09:00 30.89 
2017-04-13 01:37:00 2017-04-13 02:09:00 32.3 
2017-04-13 08:08:00 2017-04-13 08:39:00 19.39 
2017-04-13 10:53:00 2017-04-13 11:23:00 24.59 
2017-04-13 18:56:00 2017-04-13 19:22:00 22.74 
2017-04-14 01:06:00 2017-04-14 01:37:00 31.36 
2017-04-14 01:48:00 2017-04-14 01:51:00 1.03 
2017-04-14 12:08:00 2017-04-14 12:22:00 1.94 
2017-04-14 12:29:00 2017-04-14 13:01:00 19.07 
2017-04-14 16:17:00 2017-04-14 17:03:00 19.74 
2017-04-14 17:05:00 2017-04-14 17:32:00 3.99 
2017-04-14 21:57:00 2017-04-14 22:02:00 1.98 
2017-04-15 01:46:00 2017-04-15 01:49:00 1.07 
2017-04-15 01:56:00 2017-04-15 01:58:00 1.03 
2017-04-15 07:13:00 2017-04-15 07:15:00 0.45 
2017-04-15 07:19:00 2017-04-15 07:21:00 0.41 
2017-04-15 15:54:00 2017-04-15 16:05:00 1.94 
2017-04-15 22:23:00 2017-04-15 22:26:00 0.86 
2017-04-15 22:46:00 2017-04-15 22:47:00 0.25 
2017-04-15 22:51:00 2017-04-15 22:53:00 0.71 
2017-04-16 11:35:00 2017-04-16 11:54:00 11.4 
2017-04-16 11:58:00 2017-04-16 12:15:00 10.43 
2017-04-17 10:44:00 2017-04-17 10:53:00 3.04 
2017-04-17 10:55:00 2017-04-17 11:22:00 18.26 
2017-04-17 18:09:00 2017-04-17 18:12:00 0.85 
2017-04-17 18:21:00 2017-04-17 19:07:00 37.22 
2017-04-18 02:07:00 2017-04-18 02:47:00 32.41 
2017-04-18 10:55:00 2017-04-18 10:57:00 0.41 
2017-04-18 11:02:00 2017-04-18 11:12:00 2.3 
2017-04-18 11:15:00 2017-04-18 11:52:00 24.05 
2017-04-18 16:59:00 2017-04-18 17:55:00 22.66 
2017-04-19 00:46:00 2017-04-19 01:35:00 39.25 
2017-04-19 10:57:00 2017-04-19 11:44:00 24.06 
2017-04-19 13:23:00 2017-04-19 14:10:00 25.96 
2017-04-19 16:21:00 2017-04-19 17:07:00 18.05 
2017-04-19 23:32:00 2017-04-20 00:19:00 39.67 
2017-04-20 10:47:00 2017-04-20 11:13:00 24.07 
2017-04-20 16:21:00 2017-04-20 16:30:00 0.86 
2017-04-20 16:36:00 2017-04-20 16:58:00 0.85 
2017-04-20 17:41:00 2017-04-20 17:44:00 0.37 
2017-04-20 17:49:00 2017-04-20 18:40:00 19.32 
2017-04-20 22:22:00 2017-04-20 22:53:00 29.2 
2017-04-20 23:07:00 2017-04-20 23:27:00 10.94 
2017-04-21 08:29:00 2017-04-21 08:40:00 1.91 
2017-04-21 11:30:00 2017-04-21 11:32:00 0.42 
2017-04-21 11:38:00 2017-04-21 11:40:00 0.4 
2017-04-21 11:42:00 2017-04-21 12:15:00 19.09 
2017-04-21 16:50:00 2017-04-21 18:17:00 40.61 
2017-04-21 18:55:00 2017-04-21 19:11:00 1.73 
2017-04-21 22:20:00 2017-04-21 22:53:00 28.26 
2017-04-21 23:01:00 2017-04-21 23:22:00 11.76 
2017-04-22 08:56:00 2017-04-22 08:58:00 0.63 
2017-04-22 09:04:00 2017-04-22 09:08:00 0.3 
2017-04-22 09:12:00 2017-04-22 09:15:00 0.42 
2017-04-22 16:48:00 2017-04-22 16:52:00 0.54 
2017-04-22 17:06:00 2017-04-22 17:09:00 0.51 
2017-04-22 17:10:00 2017-04-22 17:13:00 1.03 
2017-04-22 17:22:00 2017-04-22 17:27:00 1.1 
2017-04-23 08:13:00 2017-04-23 08:15:00 0.41 
2017-04-23 08:19:00 2017-04-23 08:20:00 0.4 
2017-04-23 08:21:00 2017-04-23 08:25:00 1.99 
2017-04-23 11:41:00 2017-04-23 11:48:00 2.04 
2017-04-23 12:35:00 2017-04-23 12:50:00 7.59 
2017-04-23 14:08:00 2017-04-23 14:21:00 7.31 
2017-04-23 14:33:00 2017-04-23 15:38:00 37.6 
2017-04-24 00:26:00 2017-04-24 01:18:00 39.21 
2017-04-24 10:24:00 2017-04-24 10:26:00 0.41 
2017-04-24 10:31:00 2017-04-24 10:35:00 1.37 
2017-04-24 10:38:00 2017-04-24 10:43:00 1.19 
2017-04-24 10:49:00 2017-04-24 11:15:00 19.58 
2017-04-24 17:13:00 2017-04-24 18:20:00 37.42 
2017-04-24 19:02:00 2017-04-24 19:08:00 1.76 
2017-04-24 19:49:00 2017-04-24 19:55:00 1.79 
2017-04-24 20:41:00 2017-04-24 21:16:00 32.31 
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2017-04-27 17:09:00 2017-04-27 18:01:00 17.51 
2017-04-28 05:18:00 2017-04-28 06:06:00 39.28 
2017-04-28 12:57:00 2017-04-28 13:52:00 35.82 
2017-04-28 16:48:00 2017-04-28 18:14:00 39.1 
2017-05-01 11:41:00 2017-05-01 12:20:00 18.74 
2017-05-01 18:53:00 2017-05-01 19:34:00 37.15 
2017-05-01 23:08:00 2017-05-01 23:09:00 0.06 
2017-05-01 23:18:00 2017-05-02 00:11:00 38.61 
2017-05-02 11:05:00 2017-05-02 11:42:00 24.07 
2017-05-02 17:34:00 2017-05-02 18:53:00 26.42 
2017-05-03 12:13:00 2017-05-03 12:25:00 3.96 
2017-05-03 12:25:00 2017-05-03 12:56:00 21.15 
2017-05-03 13:26:00 2017-05-03 13:44:00 3.32 
2017-05-03 13:57:00 2017-05-03 14:08:00 3.49 
2017-05-03 18:39:00 2017-05-03 19:08:00 24.85 
2017-05-03 19:09:00 2017-05-03 19:13:00 0.99 
2017-05-03 19:29:00 2017-05-03 19:32:00 0.84 
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2017-09-25 14:52:00 2017-09-25 15:54:00 35.53 
2017-09-25 16:37:00 2017-09-25 18:17:00 34.54 
2017-09-25 20:36:00 2017-09-25 21:08:00 28.91 
2017-09-26 01:46:00 2017-09-26 02:21:00 26.32 
2017-09-26 09:36:00 2017-09-26 10:18:00 24.02 
2017-09-26 14:05:00 2017-09-26 14:39:00 25.3 
2017-09-26 15:49:00 2017-09-26 15:58:00 1.53 
2017-09-26 16:15:00 2017-09-26 16:22:00 1.1 
2017-09-27 09:15:00 2017-09-27 10:16:00 24.76 
2017-09-27 16:26:00 2017-09-27 17:49:00 35.87 
2017-09-27 17:58:00 2017-09-27 18:46:00 27.64 
2017-09-27 18:51:00 2017-09-27 18:59:00 2.08 
2017-09-27 19:10:00 2017-09-27 20:17:00 21.17 
2017-09-27 20:25:00 2017-09-27 21:56:00 3.6 
2017-09-27 22:04:00 2017-09-27 22:32:00 16.56 
2017-09-28 06:46:00 2017-09-28 07:19:00 14.4 
2017-09-28 09:05:00 2017-09-28 09:29:00 8.06 
2017-09-28 10:41:00 2017-09-28 11:21:00 22.34 
2017-09-28 14:26:00 2017-09-28 16:05:00 35.57 
2017-09-28 16:09:00 2017-09-28 16:21:00 1.17 
2017-09-28 20:37:00 2017-09-28 20:40:00 1.1 
2017-09-28 20:56:00 2017-09-28 21:00:00 1.15 
2017-09-29 09:32:00 2017-09-29 10:02:00 19.73 

私はこれらの個別のイベントに以下のプロットが行うのと同じ方法をプロットしたいが、どこ2PIはの周期性を照明するために一週間ではなく24時間であると思いますこれらのイベントは、色が距離を表します。

Discrete events in a spiral time series plot Discrete time series spiral plot

私はこの質問の冒頭でリンクソリューションを修正しようとしましたが、それはどこでも私をもらっていません。私の新しいアプローチはthis solutionを修正することですが、螺線の周りに水平線と垂直線が散在するだけで何かを得るのは困難です。それらを曲線にして正しい位置に表示するのは難しいです。

スパイラルプロットのデータを特定の間隔で量子化/ビニングすることなく正常に表示する方法はありますが、連続したスパイラルタイムラインに沿って個別のイベントを記述することができます。同様に、私はこれを旅行間の時間を表す大量のデータを持つ生のシングルポイント時系列フォーマットに変換することには興味がありません。私は一時的なフォーマット(特定の時間のイベントではなく時間ウィンドウを記述するフォーマット)でこれを達成したいと思います。

答えて

1

ここは始まりです。これがあなたが念頭に置いていたものかどうか私に教えてください。

あなたのデータサンプルから始めて、trip_starttrip_stopPOSIXctフォーマットに入れてから、以下のコードを続行してください。

library(tidyverse) 
library(lubridate) 

dat = dat %>% 
    mutate(start=(hour(trip_start)*60 + minute(trip_start) + second(trip_start))/(24*60) + wday(trip_start), 
     stop=(hour(trip_stop)*60 + minute(trip_stop) + second(trip_stop))/(24*60) + wday(trip_stop), 
     tod = case_when(hour(trip_start) < 6 ~ "night", 
         hour(trip_start) < 12 ~ "morning", 
         hour(trip_start) < 18 ~ "afternoon", 
         hour(trip_start) < 24 ~ "evening")) 

ggplot(dat) + 
    geom_segment(aes(x=start, xend=stop, 
        y=trip_start, 
        yend=trip_stop, 
        colour=tod), 
       size=5, show.legend = FALSE) + 
    coord_polar() + 
    scale_y_datetime(breaks=seq(as.POSIXct("2017-09-01"), as.POSIXct("2017-12-31"), by="week")) + 
    scale_x_continuous(limits=c(1,8), breaks=1:7, 
        labels=weekdays(x=as.Date(seq(7)+2, origin="1970-01-01"), 
            abbreviate=TRUE))+ 
    expand_limits(y=as.POSIXct("2017-08-25")) + 
    theme_bw() + 
    scale_colour_manual(values=c(night="black", morning="orange", 
           afternoon="orange", evening="blue")) + 
    labs(x="",y="") 

enter image description here

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これは本当にクールです!しかし、私はそれを複製することができません。あなたのコードを実行すると、次のようになります。https://imgur.com/OtgRhKK –

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セグメントの一部が円弧の部分にならない原因はわかりません。しかし、私は、非常に長い青色のアークは、土曜日の真夜中前に始まり、日曜日に過ぎ去った真夜中の旅行によるものだと思う。私はそれに対処する方法について考える必要があります。あなたのデータの完全な日付範囲をカバーするために 'scale_y_datetime'の' breaks'を変更することもできます。 – eipi10

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私はより多くのデータを含めるためにデータセットを更新しました。私はより広いデータ範囲をカバーするために休憩を編集しましたが、私はまだ一週間の円と奇妙な角度の線で終わっています。 https://imgur.com/ZAoQTVH –