【R】ggTimeSeries

1. はじめに

時系列データをggplotをベースとして、きれいに表示してくれるパッケージggTimeSeriesです。無味乾燥なグラフも色などを工夫して見やすくインパクトのあるものにしてくれます。

2. インストール

devtools::install_github('Ather-Energy/ggTimeSeries')

3. 使ってみる

まずは、カレンダーのヒートマップから。週ごと、月ごと、季節ごとに分類して表示されるカレンダーです。

library(ggTimeSeries)
library(data.table)

minimalTheme = theme_set(theme_bw(12))
minimalTheme = theme_update(
  axis.ticks = element_blank(),
  legend.position = 'none',
  strip.background = element_blank(),
  panel.border = element_blank(),
  panel.background = element_blank(),
  panel.grid = element_blank()
)

set.seed(1)
dtData = data.table(
  DateCol = seq(
    as.Date("1/01/2016", "%d/%m/%Y"),
    as.Date("31/12/2018", "%d/%m/%Y"),
    "days"
  ),
  ValueCol = runif(730)
)
dtData[, ValueCol := ValueCol + (strftime(DateCol,"%u") %in% c(6,7) * runif(1) * 0.75), .I]
dtData[, ValueCol := ValueCol + (abs(as.numeric(strftime(DateCol,"%m")) - 6.5)) * runif(1) * 0.75, .I]

p1 = ggplot_calendar_heatmap(
  dtData,
  'DateCol',
  'ValueCol'
)

p1 +
  xlab(NULL) +
  ylab(NULL) +
  scale_fill_continuous(low = 'green', high = 'red') +
  facet_wrap(~Year, ncol = 1)

次は、ウォーターフォールです。データの上昇、下降を矢印で示してくれます。

set.seed(123)
dfData = data.frame(x = 1:200, y = cumsum(rnorm(100)))

p1 = ggplot_waterfall(
  dtData = dfData,
  'x',
  'y'
)+
  xlab(NULL) +
  ylab(NULL)

p1 

この他にもいろいろ機能があります。

4. さいごに

時系列データをExcelで表示させてもいまいちだったので、これは使えそうです。