R语言数据量很大的日期加时间数据怎么做折线图之类的看趋势

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我这有一份数据类型为，日期时间：2018/1/1  00:00:00--2020/9/1  14:00:00，每天每间隔一小时就有一组数据，然后自变量有污水排放量（吨）、氨氮值、总氮、总磷、PH值。数据量有两万多个，我一画出折线图就一团黑，量太大了，都看不出趋势是什么样子，哪个时间段的值比较异常之类的。而且不太会图怎么画。

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关键词：R语言 折线图 怎么做 数据类型 排放量 R语言

24*30*32，大约23000个样本，这么多数据挤在屏幕上，平均每个象素的宽度里有20个数据点，点之间再连成线，当然会黑乎乎的一大片。
所以，一种办法是把数据分割开来，一段段地显示，另一种办法是横向滚动显示。
第二种办法，github上有个包，Streagraph,我没用过，大概可以实现，你找找看吧。
第一种方法，将原始数据按年、月分组，然后利用ggplot2的facet_grid(year~month)分面显示，这样每个月的分面图中可以画出720个数据点，通常你的数据应该是稳定的，异常值会很明显。

我试了个12000个样本的，每个分面图100个数据点，横向是月份，纵向是年度

1. d <- data.frame(year = rep(1:10, each=1200), month = rep(1:12, each=100), a = rep(1:100, 120), b = rnorm(12000, 10, 2))
   
2. g<-d %>% group_by(year, month)
   
3. p<-ggplot(g)+ aes(a,b)+ geom_line()+ facet_grid(year~month)+ theme(panel.spacing = unit(0.01, "lines"))

复制代码

1. library(ggplot2)
   
2. library(dplyr)
   
3. library(plotly)
   
4. #又试了一个25200样本的，
   
5. d<-data.frame(year=rep(1:3,each=8400),month=rep(1:12,each=700),a=rep(1:700,36),b=rnorm(25200,10,2))
   
6. #每个月700个样本，这样改分面，每个分面图显示更直观一些
   
7. p<-ggplot(d)+aes(a,b)+geom_line()+facet_grid(month~year)+theme(panel.spacing = unit(0.01, "lines"))
   
8. #用plotly包，可以动态显示，用浏览器查看，而且每个分面可以放大便于查看异常数据
   
9. ggplotly(p)

复制代码

示例数据的动态图如下：

1. ggsave("xxx.pdf", width = 2000, height = 20, units = "cm")

复制代码

可以试试保存到矢量图，宽度、高度设多少，自己尝试调整下。