Objetos de séries temporais com o pacote zoo

Manipulando Dados de Séries Temporais em R

Harrison Brown

Graduate Researcher in Geography

O pacote zoo

zoo

  • Fornece a classe zoo
  • Funções para manipular e visualizar séries temporais
Manipulando Dados de Séries Temporais em R

zoo versus base R

base R:

  • Classe stats::ts
  • Apenas intervalos regulares
  • Pode ser trabalhoso criar data frames

zoo:

  • Classe zoo
  • Intervalos regulares ou irregulares
  • Métodos para converter em data frame
Manipulando Dados de Séries Temporais em R

Criando um objeto zoo

sample_values

[1] 4.224 5.495 6.156
[4] 6.397 6.291 6.262
...

sample_dates

[1] "2022-01-20" "2022-01-21"
[3] "2022-01-22" "2022-01-23"
[5] "2022-01-24" "2022-01-25"
...
Manipulando Dados de Séries Temporais em R

Criando um objeto zoo

library(zoo)
my_zoo <- zoo(x = sample_values,
              order.by = sample_dates)
my_zoo

2022-01-20 4.224
2022-01-21 5.495
2022-01-22 6.156
2022-01-23 6.397
2022-01-24 6.291
2022-01-25 6.262
...
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Convertendo de ts para zoo

class(AirPassengers)

[1] "ts"

AP_zoo <- zoo::as.zoo(AirPassengers)
class(AP_zoo)

[1] "zoo"
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zoo versus ts

print(AirPassengers)

     Jan Feb Mar Apr May Jun Jul ...
1949 112 118 132 129 121 135 148 ...
1950 115 126 141 135 125 149 170 ...
1951 145 150 178 163 172 178 199 ...
1952 171 180 193 181 183 218 230 ...
1953 196 196 236 235 229 243 264 ...
...

print(AP_zoo)

Jan 1949 112
Feb 1949 118
Mar 1949 132
Apr 1949 129
May 1949 121
Jun 1949 135
Jul 1949 148
Aug 1949 148
Sep 1949 136
...
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zoo e ggplot2

library(ggplot2)

ggplot(data = my_zoo,
       aes(x = Index, y = my_zoo)) +

  geom_line(color = "blue",
            size = 2,
            linetype = "dotted") +

  scale_y_continuous() +

  theme_bw() + 
  labs(x = "Index",
       y = "Value",
       title = "Plotting a zoo Object")
Manipulando Dados de Séries Temporais em R

zoo e ggplot2

Gráfico da série temporal "my_zoo". Este gráfico mostra como você pode incorporar diferentes elementos de plotagem do pacote ggplot2, com sintaxe similar à de um data frame, como rótulos de eixos, título, temas, cor etc.

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Vamos praticar!

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