2.3时间序列可视化plot.xts

问题

如何把时间序列可视化？

引言

r-bloggers的一篇博文：plot.xts is wonderful! ( http://www.r-bloggers.com/plot-xts-is-wonderful/)，让我有动力继续发现xts的强大。xts扩展了zoo的基础数据结构，并提供了更丰富的功能函数。xtsExtra补充库，从可视化的角度出发，提供了一个简单而效果非凡的作图函数plot.xts。本节将用plot.xts来演示xts对象的时间序列可视化！

2.3.1 xtsExtra介绍

xtsExtra是xts包的功能补充包，该软件包在Google Summer of Code 2012发布，最终将合并到xts包，不过在笔者写这本书的时候还没有合并。xtsExtra提供的主要功能就是plot.xts函数。xts::plot.xts的函数与xtsExtra::plot.xts的函数还是有差别的，下面我们就详细介绍其中的差别！

2.3.2 xtsExtra安装

本节使用的系统环境是：

Win7 64bit
R: 3.0.1 x86_64-w64-mingw32/x64 b4bit

注：xtsExtra同时支持Win7环境和Linux环境。

由于xtsExtra没有发布到CRAN，我们要从R-Forge下载。

~ R  # 启动R程序
> install.packages("xtsExtra", repos="http://R-Forge.R-project.org") # 从R-Forge下载xtsExtra包
> library(xtsExtra)  # 加载xtsExtra包

xtsExtra::plot.xts()函数覆盖了xts::plot.xts()函数。

2.3.3 xtsExtra包的使用

1. plot.xts()函数的参数列表

> names(formals(plot.xts))
 [1] "x"              "y"              "screens"        "layout.screens" "..."
 [6] "yax.loc"        "auto.grid"      "major.ticks"    "minor.ticks"    "major.format"
[11] "bar.col.up"     "bar.col.dn"     "candle.col"     "xy.labels"      "xy.lines"
[16] "ylim"           "panel"          "auto.legend"    "legend.names"   "legend.loc"
[21] "legend.pars"    "events"         "blocks"         "nc"             "nr"

2. 画一个简单的时间序列图，如图2-10所示。

> data(sample_matrix)
> sample_xts <- as.xts(sample_matrix)
> plot(sample_xts[,1])
> class(sample_xts[,1])
[1] "xts" "zoo"

图2-10 时间序列

从图2-10似乎看不出xtsExtra::plot.xts()函数与xts::plot.xts()函数的不同效果。接下来，我们画点稍微复杂的图形。

3 画K线图

下面就来画K线图，默认红白配色，如图2-11所示。

> plot(sample_xts[1:30, ], type = "candles")

图2-11 K线图

画K线图：自定义颜色，如图2-12所示。

> plot(sample_xts[1:30, ], type = "candles", bar.col.up = "blue", bar.col.dn = "violet", candle.col = "green4")

图2-12 自定义颜色的K线图

4. 对panel配置

画基本面板，如图2-13所示。

> plot(sample_xts[,1:2])

图2-13 基本面板

画多行面板，如图2-14所示。

> plot(sample_xts[,rep(1:4, each = 3)])

图2-14 多行面板

画自由组合面板，如图2-15所示。

> plot(sample_xts[,1:4], layout.screens = matrix(c(1,1,1,1,2,3,4,4),ncol = 2, byrow = TRUE))

图2-15 自由组合面板

通过画K线图和面板，就能发现plot.xts()函数提供很多种的画图参数设置，让我们画时间序列图可以有更丰富的可视化表示表现形式。

5. 对screens配置

画双屏幕显示，每屏幕2条线，如图2-16所示

> plot(sample_xts, screens = 1:2)

图2-16 双屏显示

画双屏幕显示，指定曲线出现的屏幕和颜色，如图2-17所示。

> plot(sample_xts, screens = c(1,2,1,2), col = c(1,3,2,2))

图2-17 双屏显示并自定义颜色

屏幕显示，指定不同的坐标系，如图2-18所示。

> plot(10^sample_xts, screens = 1:2, log= c("","y"))

图2-18 双屏显示，并设置不同坐标系

画双屏幕显示，指定不同的输出图形，如图2-19所示。

> plot(sample_xts[1:75,1:2] - 50.5, type = c("l","h"), lwd = c(1,2))

图2-19 双屏显示，并设置不同的输出图形

画多屏幕，并分组显示，如图2-20所示。

> plot(sample_xts[,c(1:4, 3:4)], layout = matrix(c(1,1,1,1,2,2,3,4,5,6), ncol = 2, byrow = TRUE), yax.loc = "left")

图2-20 多屏显示，并多屏分组

6. 对events配置

画基本事件分割线，如图2-21所示。

> plot(sample_xts[,1], events = list(time = c("2007-03-15","2007-05-01"), label = "bad days"), blocks = list(start.time = c("2007-03-05", "2007-04-15"), end.time = c("2007-03-20","2007-05-30"), col = c("lightblue1", "lightgreen")))

图2-21 事件分割线

7. 双坐标的时间序列

画双坐标视图，如图2-22所示。

> plot(sample_xts[,1],sample_xts[,2])

画双坐标梯度视图，如图2-23所示。

> cr <- colorRampPalette(c("#00FF00","#FF0000"))
> plot(sample_xts[,1],sample_xts[,2], xy.labels = FALSE, xy.lines = TRUE, col = cr(NROW(sample_xts)), type = "l")

图2-23 双坐标梯度视图

8. 对xts类型转换作图

以ts数据类型作图，如图2-24所示。

> tser <- ts(cumsum(rnorm(50, 0.05, 0.15)), start = 2007, frequency = 12)
> class(tser)
[1] "ts"
> plot(tser)

图2-24 ts数据类型作图

以xts类型作图，自动增加了背景坐标线，如图2-25所示。

> plot.xts(tser)

9. 用barplot作图

barplot函数作条形图，如图2-26所示。

> x <- xts(matrix(abs(rnorm(72)), ncol = 6), Sys.Date() + 1:12)
> colnames(x) <- LETTERS[1:6]
> barplot(x)

图2-26 barplot图

我们看到xtsExtra::plot.xts()函数提供了强大的作图功能，很容易做出包含丰富元素的时间序列！

2.3 plot.xts时间序列可视化