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当我们拿到一系列连续的时间序列数据(比如气候数据,利率数据等),可以用日历图来直观的显示数据的变化程度,而在R中有多种方式可以实现日历图。 首先日历图有两种,一是以年为整体单位,一是像我们常用的日历一样以月为单位。在本文中,以年为单位的日历图我们使用基于ggplot2衍生的ggTimeSeries包两种函数作图,以月为单位的日历图我们使用ggplot 和openair包两种方法作图 数据说明年日历图数据 数据说明:美国2016年1月1号到2020年12月31号的十年期国债收益率数据 数据来源:https://fred.stlouisfed.org/series/DGS10 月日历图数据 数据说明:来自openair包的伦敦气象检测站数据mydata 年日历图首先我们安装ggTimeSeries包,此包需通过github安装,网上大多数相关文章里对ggTimeSeries包来源的原始网址已失效,目前实测有效的安装方法为: devtools::install_github('Ather-Energy/ggTimeSeries')安装成功后,我们来画图,ggTimeSeries包中有两种函数可以画年日历图,第一种是ggplot_calendar_heatmap, 第二种是接在ggplot后面的stat_calendar_heatmap 数据处理 library(tidyverse) library(lubridate) library(quantmod) # 获取数据 getSymbols('DGS10',src='FRED') # 提取时间段数据 DGS = "2016-01-01" & index(DGS10) |
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