#Rで時系列データを作成する

目的

プレゼンや関数のテストで、時系列データのサンプルを手元で作成する
Dateのシーケンスデータ作成のTips
ggplot2による可視化のTips

手順

サンプルデータをdataframe型で作成
作成したサンプルデータの確認 by ggplot2

Tips

1-1. as.Date() を使用した時のseq()パラメータ設定
2-3. floor_date() を使用して日付データ"yyyy-mm-dd"を月頭の日別に集約して可視化

1-1. サンプルデータ(月別推移)の作成

dat<-data_frame(
  date= seq(as.Date("2017-01-01"),
            length=48,#lengthで期間指定、
            by="months"),#byで単位指定
  y = rnorm(length(date), 1000,200)#適当な乱数をdateの数だけ作成
  )

1-2. サンプルデータをggplotで可視化

#必要に応じてlibrary(tidyverse)
dat %>% 
  ggplot(aes( x=date, y = y))+
  geom_point()+
  geom_line()+
  ylim(c(0, max(dat$y)+50))

2-1. サンプルデータ（日別）を作成

dat1<-data_frame(
  date= seq(as.Date("2017-01-01"),
        length=4*365,#length=365*4年分に設定
        by="day"),　#byはdayに設定
  y = rnorm(length(date), 1000, 100) ##適当な乱数をdateの数だけ作成
  )

2-2. サンプルデータ（日別）をggplotで可視化

dat1 %>% 
  ggplot(aes( x=date, y = y))+
  geom_line(colour = "blue",alpha=0.5)+
  ylim(c(0, mean(dat1$y)*2))

2-2のままだとみにくいので、
lubridateパッケージのfloor_date関数を使って各月の初日の日付に変換して、月別に集約する。
floor_data関数は任意の日付を該当する月の初日を返してくれる。

2-3. サンプルデータ（日別）を月別にまとめて可視化

#floor_date（）の確認
#"month"で月を指定して、月の初日を返してくれる
#"year"にすると、年の初日を返す。
floor_date(ymd("2021-03-14"),"month")
>[1] "2021-03-01"
floor_date(ymd("2021-03-14"),"year")
>[1] "2021-01-01"

dat1 %>% 
  mutate(ym = floor_date(dat1$date,unit = "month")) %>% 
  group_by(ym) %>% 
  summarise( ym_y = sum(y)) %>% 
  ggplot(aes( x=ym, y = ym_y))+
  geom_point(colour = "blue",alpha=0.5)+
  geom_line(colour = "blue",alpha=0.5)+
  ylim(c(0, mean(dat1$ym_y)*2))

追記：日付ラベルの調整

scale_x_date()を使用して、date_breaks, date_labels等を使用して、調整する。

scale_x_date(date_breaks = "3 day",
               date_labels = "%m/%d"
                 )