Quantil 밴드를 플롯하는 방법(R)
https://stackoverflow.com//questions/12658555
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관심 있는 각 (Java GC) 이벤트에 대한 줄이 포함된 CSV 파일이 있습니다.객체는 1초 미만의 타임스탬프(등거리가 아님)와 일부 변수로 구성됩니다.개체는 다음과 같습니다.
gcdata <- read.table("http://bernd.eckenfels.net/view/gc1001.ygc.csv",header=TRUE,sep=",", dec=".")
start = as.POSIXct(strptime("2012-01-01 00:00:00", format="%Y-%m-%d %H:%M:%S"))
gcdata.date = gcdata$Timestamp + start
gcdata = gcdata[,2:7] # remove old date col
gcdata=data.frame(date=gcdata.date,gcdata)
str(gcdata)
결과
'data.frame': 2997 obs. of 7 variables:
$ date : POSIXct, format: "2012-01-01 00:00:06" "2012-01-01 00:00:06" "2012-01-01 00:00:18" ...
$ Distance.s. : num 0 0.165 11.289 9.029 11.161 ...
$ YGUsedBefore.K.: int 1610619 20140726 20148325 20213304 20310849 20404772 20561918 21115577 21479211 21544930 ...
$ YGUsedAfter.K. : int 7990 15589 80568 178113 272036 429182 982841 1346475 1412181 1355412 ...
$ Promoted.K. : int 0 0 0 0 8226 937 65429 71166 62548 143638 ...
$ YGCapacity.K. : int 22649280 22649280 22649280 22649280 22649280 22649280 22649280 22649280 22649280 22649280 ...
$ Pause.s. : num 0.0379 0.022 0.0287 0.0509 0.109 ...
이 경우에는 일시 중지 시간(초)이 중요합니다.나는 기본적으로 각 (벽시계) 시간에 대한 평균을 선으로, 2%와 98%를 회색 복도로, 최대 값(매 시간 내)을 빨간색 선으로 표시하는 다이어그램을 플롯하고 싶습니다.
몇 가지 작업을 수행했지만 q98 함수를 사용하는 것은 보기 흉하고 여러 줄의 명령문을 사용하는 것은 낭비인 것 같으며 q02와 q98 사이의 회색 영역을 달성하는 방법을 모르겠습니다.
q02 <- function(x, ...) { x <- quantile(x,probs=c(0.2)) }
q98 <- function(x, ...) { x <- quantile(x,probs=c(0.98)) }
hours = droplevels(cut(gcdata$date, breaks="hours")) # can I have 2 hours?
plot(aggregate(gcdata$Pause.s. ~ hours, data=gcdata, FUN=max),ylim=c(0,2), col="red", ylab="Pause(s)", xlab="Days") # Is always black?
lines(aggregate(gcdata$Pause.s. ~ hours, data=gcdata, FUN=q98),ylim=c(0,2), col="green")
lines(aggregate(gcdata$Pause.s. ~ hours, data=gcdata, FUN=q02),ylim=c(0,2), col="green")
lines(aggregate(gcdata$Pause.s. ~ hours, data=gcdata, FUN=mean),ylim=c(0,2), col="blue")
이제 최대값은 검은색 점, 시간당 평균은 파란색 선, 하한 및 상한 0,2 + 0,98 녹색 선이 있는 차트가 생성됩니다.회색 복도, 최대 점선(빨간색) 선을 사용하고 어떻게든 축 레이블을 수정하는 것이 더 읽기 쉬울 것이라고 생각합니다.
어떤 제안이 있으십니까?(파일은 위에 있습니다)
해결책
데비안 선배들을 여기서 만나서 반가워요 :) 귀하의 답변은 이미 꽤 훌륭합니다.나는 시계열 작업을 많이 했기 때문에 우수한 기능을 사용하여 변형을 던지겠다고 생각했습니다. 동물원 그리고 xts 패키지.후자는 전자를 기반으로 구축되었으며 무엇보다도 다음과 같은 특징을 가지고 있습니다. period.apply() 여기서는 endpoints() 2시간 단위 집계를 가져오는 함수입니다.
그래서 상단에서 나는
library(zoo) # for zoo objects
library(xts) # for period.apply
gcdata <- read.table("http://bernd.eckenfels.net/view/gc1001.ygc.csv",
header=TRUE, sep=",", dec=".")
timestamps <- gcdata$Timestamp +
as.POSIXct(strptime("2012-01-01 00:00:00",
format="%Y-%m-%d %H:%M:%S"))
gcdatazoo <- zoo(gcdata[-1], order.by=timestamps) # as zoo object
만들기 위해 zoo 물체.귀하의 기능은 그대로 유지됩니다:
plotAreaCorridor <- function(x, y, col.poly1="lightgray", col.poly2="gray",...) {
x.pol <- c(x, rev(x), x[1])
y.pol <- c(y[,1], rev(y[,5]),y[,1][1])
plot(x, y[,6]+1, type="n", ...)
polygon(x.pol, y.pol, col=col.poly1, lty=0)
x.pol <- c(x, rev(x), x[1])
y.pol <- c(y[,2], rev(y[,4]), y[,1][1])
polygon(x.pol, y.pol, col=col.poly2, lty=0)
lines(x, y[,3], col="blue") # median
lines(x, y[,6], col="red") # max
invisible(NULL)
}
그런 다음 조금 단순화할 수 있습니다.
agg <- period.apply(gcdatazoo[,"Pause.s."], # to which data
INDEX=endpoints(gcdatazoo, "hours", k=2), # every 2 hours
FUN=function(x) quantile(x, # what fun.
probs=c(5,20,50,80,95,100)/100))
#v99 = q99(gcdata$Pause.s.) # what is q99 ?
v99 <- mean(agg[,5]) # mean of 95-th percentile?
plotAreaCorridor(index(agg), # use time index as x axis
coredata(agg), # and matrix part of zoo object as data
ylim=c(0,max(agg[,5])*1.5),
ylab="Quantiles of GC events",
main="NewPar Collection Activity")
abline(h=median(gcdatazoo[,"Pause.s."]), col="lightblue")
abline(h=v99, col="grey")
labeltxt <- paste("99%=",round(v99,digits=3),"s n=", nrow(gcdatazoo),sep="")
text(x=index(agg)[20], y=1.5*v99, labeltxt, col="grey", pos=3) # or legend()
이는
이제 축은 자동이며 범위가 주 미만인 경우에만 평일을 표시합니다.이는 필요에 따라 재정의될 수 있습니다.
다른 팁
polygon를 시도해야합니다.이 코드는 유용 할 수 있습니다 :
y98 = aggregate(gcdata$Pause.s. ~ hours, data=gcdata, FUN=q98)
y02 = aggregate(gcdata$Pause.s. ~ hours, data=gcdata, FUN=q02)
ymax = aggregate(gcdata$Pause.s. ~ hours, data=gcdata, FUN=max)
ymin = aggregate(gcdata$Pause.s. ~ hours, data=gcdata, FUN=min)
ymean = aggregate(gcdata$Pause.s. ~ hours, data=gcdata, FUN=mean)
x = ymean[,1]
y1 = cbind(y02[,2], ymean[,2], y98[,2])
y2 = cbind(ymin[,2], ymean[,2], ymax[,2])
plotAreaCI(x,y2, ylim=c(0,2), xlab="time", ylab="variable")
plotAreaCI(x,y1, ylim=c(0,2), poly.col="blue", add=TRUE)
또는
plotAreaCI(x,y2, ylim=c(0,2), xlab="time", ylab="variable", nice.x = TRUE)
plotAreaCI(x,y1, ylim=c(0,2), mean.lwd=2, poly.col="blue", add=TRUE)
함수 plotAreaCI가 정의 된 위치 :
plotAreaCI = function(x, y, add=FALSE, nice.x = FALSE,
xlim=NULL, ylim=NULL,
mean.col="black", mean.lwd=1.5,
poly.col="gray", poly.lty=3,
xlab=NULL, ylab=NULL, main="",
...) {
isFactorX = isClass("factor", x)
if(isFactorX) {
x.label = x
x = as.numeric(x)
}
if(is.null(xlim)) xlim=range(x, na.rm=TRUE)
if(is.null(ylim)) ylim=range(y, na.rm=TRUE)
x.pol = c(x, rev(x), x[1])
y.pol = c(y[,1], rev(y[,3]), y[,1][3])
if(!add) {
plot.new()
plot.window(xlim=xlim, ylim=ylim, ...)
if(!nice.x & isFactorX) {
axis(1, at=x, labels=x.label)
} else {
xticks = axTicks(1)
if(isFactorX) {
xticks = xticks[xticks>=1]
axis(1, at=xticks, labels=x.label[xticks])
} else {
axis(1)
}
}
axis(2, las=1)
box()
title(xlab=xlab, ylab=ylab, main=main)
}
polygon(x.pol, y.pol, col=poly.col, lty=poly.lty)
lines(x, y[,2], col=mean.col, lwd=mean.lwd)
return(invisible())
}
실험실 분석 물의 시간 변화를 플롯하는 데 사용하는 코드입니다 (이 경우 수축기 혈압) :
SBP.qtr.mat <- aggregate(set1HLI$SBP,
list( year(set1HLI$Drawdt)+0.25* quarter(set1HLI$Drawdt)),
quantile, prob=c(0.1,0.25,0.5,0.75, 0.9,0.95, 0.975), na.rm=TRUE)
matplot(SBP.qtr.mat[,1], SBP.qtr.mat$x, type="pl")
문제에 적응하기가 너무 어려워서는 안됩니다 .... 또는 재현 가능한 예제를 게시 할 수 있습니다. 이것은 단일 데이터에서 10 번째, 25, 50, 75, 90, 95 및 97.5 백분위수를 제공합니다. 프레임 및 MATPLOT는 이러한 객체의 플로팅을 처리합니다.
회색 영역?, ... 일반적인 접근 방식은 오른쪽 극단에서 "선회"를하고 하이쪽에 돌아오고 왼쪽에 뒤로 연결하는 다각형을 플롯하는 것입니다. ...에 polygon 인수는 x, y로 설정됩니다. "회색"으로 설정하면 col 인수가 있습니다.
데이터 프레임을 병합하거나 cut.POSIXt" as a breaks argument , there is the option of using multiples of time units withseq.posixt` : 와 함께 사용할 수있는 '2 시간'시퀀스를 만듭니다.
> seq(ISOdate(1910,1,1), ISOdate(1999,1,1), "10 years")
[1] "1910-01-01 12:00:00 GMT" "1920-01-01 12:00:00 GMT" "1930-01-01 12:00:00 GMT" "1940-01-01 12:00:00 GMT"
[5] "1950-01-01 12:00:00 GMT" "1960-01-01 12:00:00 GMT" "1970-01-01 12:00:00 GMT" "1980-01-01 12:00:00 GMT"
[9] "1990-01-01 12:00:00 GMT"
나는 그것이 문서화 된 것을 보지 못했지만 cut.POSIXt로 간격 배수를 사용할 수 있습니다 :
> str( cut( seq(ISOdate(1910,1,1), ISOdate(1999,1,1), "years"), "10 years") )
Factor w/ 9 levels "1910-01-01","1920-01-01",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
> str( cut( seq(ISOdate(1910,1,1), ISOdate(1999,1,1), "years"), "5 years") )
Factor w/ 18 levels "1910-01-01","1915-01-01",..: 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 ...
현재 다음 스크립트에 도착하지 않았습니다 (여전히 DWIN에서보다 진보 된 대답을 볼 필요가 있습니다).이제는 내가 찾고있는 것처럼 다소 보이지만, 코드는 여전히 꽤 못생긴 (예를 들어, 나는 레이블을 정렬하는 방법과 적절한 xlab 레이블을 얻는 방법을 알지 못합니다) :
plotAreaCorridor = function(x, y, col.poly1="lightgray", col.poly2="gray",...) {
x.pol = c(x, rev(x), x[1])
y.pol = c(y[,1], rev(y[,5]),y[,1][1])
plot(x, y[,6]+1, type="n", ...) # ugly since type="n" does not work for factor
polygon(x.pol, y.pol, col=col.poly1, lty=0)
x.pol = c(x, rev(x), x[1])
y.pol = c(y[,2], rev(y[,4]), y[,1][1])
polygon(x.pol, y.pol, col=col.poly2, lty=0)
lines(x, y[,3], col="blue") # median
lines(x, y[,6], col="red") # max
return(invisible())
}
pause = gcdata$Pause.s.
hours = droplevels(cut(gcdata$date, breaks="hours")) # can I have 2 hours?
agg = aggregate(pause ~ hours, FUN=quantile, probs=c(5,20,50,80,95,100)/100)
x = agg$hours
ys = agg$pause
q99 <- function(x, ...) { x <- quantile(x,probs=c(0.99)) }
v99 = q99(gcdata$Pause.s.)
vmed = median(gcdata$Pause.s.)
plotAreaCorridor(x, ys,ylim=c(0,v99*1.5))
abline(h=vmed, col="lightblue")
abline(h=v99, col="grey")
label=paste("99%=",round(v99,digits=3),"s n=", length(gcdata$date),sep="")
text(x=30, y=v99, label, col="grey", pos=3)
title("NewPar Collection Activity")
