20年分の日次データを時系列にプロットする方法

次のデータセット：https : //dl.dropbox.com/u/22681355/ORACLE.csvが あり、「Open」の「Date」による毎日の変化をプロットしたいので、次のようにしました：

oracle <- read.csv(file="http://dl.dropbox.com/u/22681355/ORACLE.csv", header=TRUE)
plot(oracle$Date, oracle$Open, type="l")

そして私は以下を取得します：

これは明らかにこれまでで最も良いプロットではないので、そのような詳細なデータをプロットするときに使用する適切な方法は何でしょうか。

データの問題は、それが非常に詳細であることではありません。週末には値がないため、ギャップがプロットされます。これに対処するには2つの方法があります。

1. いずれかのいくつかの平滑化方法（と、週末に近似値を推測しようsmooth.spline、loessなど）。簡単な補間のコードは以下のとおりです。ただし、この場合は、データに「不自然」で人工的なものを導入します。それが私が2番目のオプションを好む理由です。

currentDate <- min(as.Date(oracle$Date))
dates <- c(currentDate)
openValues <- c(oracle$Open[5045])
i <- 5044
while (i > 0) {
  currentDate <- currentDate + 1;
  dates <- c(dates, currentDate)
  if (currentDate == as.Date(oracle$Date[i])) {
        # just copy value and move
        openValues <- c(openValues, oracle$Open[i])
        i <- i-1
      } else {
        # interpolate value
        openValues <- c(openValues, mean(oracle$Open[i:i-1]))
  }
}
plot(dates, openValues, type="l")

1. 毎日から毎週に移動して、（たとえば）1週間を記録する5つの連続したポイントを平均するだけです（この場合、いくつかの情報を「殺している」）。それを行う方法の簡単な例は

openValues = c(mean(oracle$Open[1:5]));
dates = c(as.Date(oracle$Date[1]));
for (i in seq(6,5045,5)) {
  openValues = c(openValues, mean(oracle$Open[i:i+5]));
      dates = c(dates, as.Date(oracle$Date[i]));
}
plot(dates, openValues, type="l")

お役に立てば幸いです。

問題は多くの統計ソフトウェア環境に共通しているため、R固有のフォーラム（StackOverflowなど）に移行するのではなく、ここで相互検証で議論しましょう。

本当の問題は、それがあるDateとして扱われる因子離散変数-A- -及び線が正しく接続されていないので。 （または、水平方向に完全に正確にプロットされている点ではありません。）

右側のプロットを作成するために、Dateフィールドは因子から実際の日付に変換され、各週は単純な計算で識別され（土曜日と日曜日の間の週を分割）、週末は週をループすることによって線が中断されました。

oracle$date <- as.Date(oracle$Date)
oracle$week.num <- (as.integer(oracle$date) + 3) %/% 7 
oracle$week <- as.Date(oracle$week.num * 7 - 3, as.Date("1970-01-01", "%Y-%m-%d"))

par(mfrow=c(1,2))
plot(as.factor(unclass(oracle$Date[1:120])), oracle$Open[1:120], type="l",
     main="Original Plot: Inset", xlab="Factor code")
plot(oracle$date[1:120], oracle$Open[1:120], type="n", ylab="Price", 
     main="Oracle Opening Prices")
tmp <- by(oracle[1:120,], oracle$week[1:120], function(x) lines(x$date, x$Open, lwd=2))

（oracle毎週の集計データをプロットするのに役立つため、その週の月曜日を表す、各週に相当する日付もデータフレームに格納されました。）

最後の行をエミュレートしてすべてのデータを表示するだけで、元の意図を達成できます。季節的な行動に関する情報を追加するために、次のプロットは各暦年の週ごとに色を変えています。

par(mfrow=c(1,1))
colors <- terrain.colors(52)
plot(oracle$date, oracle$Open, type="n", main="Oracle Opening Prices")
tmp <- by(oracle, oracle$week, 
          function(x) lines(x$date, x$Open, col=colors[x$week.num %% 52 + 1]))

週末は補間しません。土曜日に取引される証券取引所はほとんどなく、日曜日に取引所は知りません。存在しなかったデータの推定を導入しているので、代わりにデータセットから土曜日と日曜日を削除しないのはなぜですか？私は以下のようなことをします：

require(ggplot2)
require(scales)
require(gridExtra)
require(lubridate)
require(reshape)

set.seed(12345)

# Create data frame from random data
daysback <- 1000 # number of days, only a few for this example
startdate <- as.Date(format(now()), format = "%Y-%m-%d") - days(daysback)
mydf <- data.frame(mydate = seq(as.Date(startdate), by = "day", length.out = daysback),
                   open = runif(daysback, min = 600, max = 800))

# Now that we have a data frame, remove the weekend days
mydf <- mydf[!(weekdays(as.Date(mydf$mydate)) %in% c('Saturday','Sunday')),] # remove weekend days
    # Calculate change, except for the first date
    mydf$diff <- c(NA, diff(mydf$open))
    # Remove first row with no 'diff' value
    firstdate <- head(mydf$mydate, 1)
mydf <- mydf[mydf$mydate > firstdate, ]

p <- ggplot(mydf, aes(x = mydate, y = diff)) +
    geom_bar(data = mydf, stat = "identity", fill = "red")

print(p)

プロットの外観について、x軸の下に複数のラベルを追加すると視覚的に改善されると思います。ここで確認できる推奨プロットの外観http://imgur.com/ZTNPniA

私はそのようなプロットを作成する方法がわかりません、それは単なるアイデアです（私はRで実現されたのを見たことはありません）