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Eine aggregierte Zeitreihe mit ggplot2 visualisieren

Durch Aggregation kannst du allgemeine Muster und Trends in deinen Daten sichtbar machen – oft geht dabei jedoch Information und Kontext verloren. Mit Methoden aus ggplot2 kannst du einem aggregierten Datensatz wieder Kontext hinzufügen.

In dieser Übung zeichnest du wöchentlich aggregierte Temperaturwerte, weekly_avg, zusammen mit der ursprünglichen, nicht aggregierten Zeitreihe hourly_temperature, die stündlich gemessene Temperaturwerte für ein ganzes Jahr enthält.

Die Zeitreihen hourly_temperature und weekly_avg sowie die Pakete ggplot2 und zoo stehen dir zur Verfügung.

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>Zeitreihen in R bearbeiten</Kurs>
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Übungsanweisungen

  • Zeichne mit der Funktion ggplot() die Zeitreihe hourly_temperature als Liniendiagramm.

  • Füge die y-Achsen-Beschriftung "Degrees Celsius" und den Titel "Temperature Readings" hinzu.

  • Vervollständige den zweiten Aufruf von geom_line() und aes(), um die Zeitreihe weekly_avg im Plot zu überlagern.

  • Ändere die Linienfarbe der wöchentlichen Aggregation auf Rot und die Linienstärke auf 2.

Interaktive praktische Übung

Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.

# Create a plot of the hourly_temperature time series
ggplot(___, aes(___)) + 
  ___ + 
  scale_y_continuous() + 
  
  # Add axis label and title
  labs(___) + 

  # Add a line plot for the weekly aggregated time series
  geom_line(data = ___, aes(___),
            
  # Color the aggregated line in red, with a size of 2
            ___)
Code bearbeiten und ausführen