計算和繪圖時間間隔意味着

Question

我想計算並繪製使用dplyr和ggplot2隨時間變化的不同顏色的動物數量的變化。

我對隨機日期的不同動物進行了觀察，所以我首先想將這些觀察結果分組爲4天括號，然後計算每個4天括號的平均顏色。爲了展示我的想法，我創建了Bracket.mean專欄，前幾部分以噱頭結果。如果可能，我想將這些方法添加到同一個數據框中（而不是創建一個新的數據框架或矢量）以供日後分析和繪圖。

而且我希望通過一段時間顯示方括號表示一些方差（SD或boxplots）以及日常觀測（也許是背景中觀測值的褪色疊加）。

下面是我正在使用的數據集的一部分（帶有構成「希望能夠鈣化的Bracket.mean」列）。 「計數」是特定「顏色」的給定「日期」上的動物數量。

Date Julian Count Color Bracket.color 
4/19/16 110 1 50 mean of 4/19-4/22 
4/19/16 110 1 50 mean of 4/19-4/22 
4/19/16 110 1 100 mean of 4/19-4/22 
4/20/16 111 4 50 mean of 4/19-4/22 
4/20/16 111 1 0 mean of 4/19-4/22 
4/20/16 111 2 100 mean of 4/19-4/22 
4/20/16 111 1 50 mean of 4/19-4/22 
4/20/16 111 2 100 mean of 4/19-4/22 
4/21/16 112 1 100 mean of 4/19-4/22 
4/21/16 112 2 50 mean of 4/19-4/22 
4/21/16 112 4 50 mean of 4/19-4/22 
4/21/16 112 1 100 mean of 4/19-4/22 
4/21/16 112 2 50 mean of 4/19-4/22 
4/21/16 112 1 0 mean of 4/19-4/22 
4/22/16 113 2 0 mean of 4/19-4/22 
4/22/16 113 4 50 mean of 4/23-4/26 
4/23/16 114 6 0 mean of 4/23-4/26 
4/23/16 114 1 50 mean of 4/23-4/26 
4/24/16 115 2 0 mean of 4/23-4/26 
4/26/16 117 5 0 mean of 4/23-4/26 
4/30/16 121 1 50 
5/2/16 123 1 NA 
5/2/16 123 1 50 
5/7/16 128 2 0 
5/7/16 128 3 0 
5/7/16 128 3 0 
5/8/16 129 4 0 
5/8/16 129 1 0 
5/10/16 131 1 50 
5/10/16 131 4 50 
5/12/16 133 1 0 
5/13/16 134 1 50 
5/14/16 135 1 0 
5/14/16 135 2 50 
5/14/16 135 2 0 
5/14/16 135 1 0 
5/17/16 138 1 0 
5/17/16 138 2 0 
5/23/16 144 1 0 
5/24/16 145 4 0 
5/24/16 145 1 0 
5/24/16 145 1 0 
5/27/16 148 3 NA 
5/27/16 148 1 0 
5/27/16 148 1 50 

任何幫助將不勝感激。首先十分感謝！

Answer 1

像這樣的東西應該讓你開始。

library(dplyr) 
df <- df %>% mutate(Date = as.Date(Date, format='%m/%d/%y'), 
        Start = as.Date(cut(Date, breaks= seq(min(Date), max(Date)+4, by = 4)))) %>% 
    mutate(End = Start+3) %>% 
    group_by(Start,End) %>% 
    summarise(meanColor = mean(Color, na.rm=T), 
       sdColor = sd(Color, na.rm=T)) 
df 
#Source: local data frame [10 x 4] 
#Groups: Start [?] 
#  Start  End meanColor sdColor 
#  <date>  <date>  <dbl> <dbl> 
#1 2016-04-19 2016-04-22 56.25000 35.93976 
#2 2016-04-23 2016-04-26 12.50000 25.00000 
#3 2016-04-27 2016-04-30 50.00000  NA 
#4 2016-05-01 2016-05-04 50.00000  NA 
#5 2016-05-05 2016-05-08 0.00000 0.00000 
#6 2016-05-09 2016-05-12 33.33333 28.86751 
#7 2016-05-13 2016-05-16 20.00000 27.38613 
#8 2016-05-17 2016-05-20 0.00000 0.00000 
#9 2016-05-21 2016-05-24 0.00000 0.00000 
#10 2016-05-25 2016-05-28 25.00000 35.35534 

然後繪製使用，

library(ggplot) 
ggplot(df) + geom_line(aes(Start,meanColor))