Gráficos para series de tiempo
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**Código en R:**
.. code:: r
library(ggplot2)
**Importar datos de la TRM mensual:**
.. code:: r
precios = read.csv("TRM-mensual.csv", sep = ";", dec = ",", header = T)
print(head(precios))
.. parsed-literal::
Fecha TRM
1 1/01/2000 1923.57
2 1/02/2000 1950.64
3 1/03/2000 1956.25
4 1/04/2000 1986.77
5 1/05/2000 2055.69
6 1/06/2000 2120.17
.. code:: r
str(precios)
.. parsed-literal::
'data.frame': 264 obs. of 2 variables:
$ Fecha: Factor w/ 264 levels "1/01/2000","1/01/2001",..: 1 23 45 67 89 111 133 155 177 199 ...
$ TRM : num 1924 1951 1956 1987 2056 ...
Transformación de las fechas:
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
La variable ``Fecha`` no tiene el formato ``Date``.
Convertiremos la columna ``Fecha`` en formato ``Date`` con la función
``as.Date(variable fecha, format = "%d/%m/%Y")``. Por defecto queda en
el formato ``yyyy-mm-dd``.
======= =============================== =======
Símbolo Significado Ejemplo
======= =============================== =======
``%d`` Días como números 01-31
``%a`` Días de la semana abreviados jue
``%A`` Días de la semana no abreviados jueves
``%m`` Meses como números 01-12
``%b`` Meses abreviados ene
``%B`` Meses no abreviados enero
``%y`` Años con dos dígitos 22
``%Y`` Años con cuatro dígitos 2022
======= =============================== =======
.. code:: r
precios$Fecha = as.Date(precios$Fecha, format = "%d/%m/%Y")
str(precios$Fecha)
.. parsed-literal::
Date[1:264], format: "2000-01-01" "2000-02-01" "2000-03-01" "2000-04-01" "2000-05-01" ...
.. code:: r
ggplot(data = precios, aes(x = Fecha, y = TRM)) +
geom_line()
.. image:: output_9_0.png
:width: 420px
:height: 420px
Las fechas del eje :math:`X` se pueden cambiar con
``scale_x_date(date_labels = formato)``
Por ejemplo:
- Solo años: ``scale_x_date(date_labels = "%Y")``
- Mes y año separados por ``-``:
``scale_x_date(date_labels = "%m-%Y")``
- Mes y año separados por ``/``:
``scale_x_date(date_labels = "%m-%Y")``
- Día, mes y año separados por ``/``:
``scale_x_date(date_labels = "%d/%m/%Y")``
Se puede hacer cualquier combinación de la tabla anterior con el formato
de las fechas y con ``-`` y ``/``.
.. code:: r
ggplot(data = precios, aes(x = Fecha, y = TRM)) +
geom_line() +
scale_x_date(date_labels = "%d/%m/%Y")
.. image:: output_11_0.png
:width: 420px
:height: 420px
.. code:: r
ggplot(data = precios, aes(x = Fecha, y = TRM)) +
geom_line() +
scale_x_date(date_labels = "%m-%Y")
.. image:: output_12_0.png
:width: 420px
:height: 420px
La separación de las fechas en el eje :math:`X` se modifican con el
argumento ``date_breaks =`` dentro de la función ``scale_x_date()``.
Por ejemplo:
- Cada día: ``date_breaks = "1 day"``.
- Cada cinco días: ``date_breaks = "5 day"``.
- Cada semana: ``date_breaks = "1 week"``.
- Cada 50 semanas: ``date_breaks = "50 week"``.
- Cada mes: ``date_breaks = "1 month"``.
- Cada 18 meses: ``date_breaks = "18 month"``.
- Cada año: ``date_breaks = "1 year"``.
- Cada cinco años: ``date_breaks = "5 year"``.
.. code:: r
ggplot(data = precios, aes(x = Fecha, y = TRM)) +
geom_line() +
scale_x_date(date_labels = "%m-%Y", date_breaks = "5 year")
.. image:: output_14_0.png
:width: 420px
:height: 420px
Múltiples series de tiempo:
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
**Importar datos de tres acciones y el índice COLCAP:**
.. code:: r
acciones = read.csv("Acciones2022.csv", sep = ";", dec = ",", header = T)
print(head(acciones))
.. parsed-literal::
Fecha COLCAP PFBCOLOM ECO
1 1/01/2017 1357.47 27560 1375
2 1/02/2017 1326.31 27300 1320
3 1/03/2017 1365.61 28700 1350
4 1/04/2017 1371.54 28720 1360
5 1/05/2017 1439.48 32260 1335
6 1/06/2017 1462.90 33900 1380
.. code:: r
str(acciones)
.. parsed-literal::
'data.frame': 61 obs. of 4 variables:
$ Fecha : Factor w/ 61 levels "1/01/2017","1/01/2018",..: 1 7 12 17 22 27 32 37 42 47 ...
$ COLCAP : num 1357 1326 1366 1372 1439 ...
$ PFBCOLOM: num 27560 27300 28700 28720 32260 ...
$ ECO : num 1375 1320 1350 1360 1335 ...
**Transformación de las fechas:**
.. code:: r
acciones$Fecha = as.Date(acciones$Fecha, format = "%d/%m/%Y")
str(acciones$Fecha)
.. parsed-literal::
Date[1:61], format: "2017-01-01" "2017-02-01" "2017-03-01" "2017-04-01" "2017-05-01" ...
.. code:: r
ggplot(data = acciones, aes(x = Fecha)) +
geom_line(aes(y = COLCAP)) +
geom_line(aes(y = PFBCOLOM)) +
geom_line(aes(y = ECO))
.. image:: output_21_0.png
:width: 420px
:height: 420px
**Grid para los gráficos:**
.. code:: r
p1 <- ggplot(data = acciones, aes(x = Fecha)) +
geom_line(aes(y = COLCAP))
p2 <- ggplot(data = acciones, aes(x = Fecha)) +
geom_line(aes(y = PFBCOLOM))
p3 <- ggplot(data = acciones, aes(x = Fecha)) +
geom_line(aes(y = ECO))
.. code:: r
library(gridExtra)
grid.arrange(p1, p2, p3, ncol = 1)
.. image:: output_24_0.png
:width: 420px
:height: 420px
Librería ``plotly`` para series de tiempo:
~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
La librería ``plotly`` para realizar gráficos interactivos. Es muy
utilizada para series de tiempo financieras.
``install.packages("plotly")``
.. code:: r
library(plotly)
.. parsed-literal::
Attaching package: 'plotly'
The following object is masked from 'package:ggplot2':
last_plot
The following object is masked from 'package:stats':
filter
The following object is masked from 'package:graphics':
layout
Similiar a ``ggplot2``, con la librería ``plotly`` se indica el
``Data.Frame`` de los datos y en los ejes los nombres de las columnas a
graficar, pero anteponer el símbolo ``~``.
.. code:: r
plot_ly(acciones, x = ~Fecha, y = ~COLCAP)
.. parsed-literal::
No trace type specified:
Based on info supplied, a 'scatter' trace seems appropriate.
Read more about this trace type -> https://plot.ly/r/reference/#scatter
No scatter mode specifed:
Setting the mode to markers
Read more about this attribute -> https://plot.ly/r/reference/#scatter-mode
Warning message:
"`arrange_()` is deprecated as of dplyr 0.7.0.
Please use `arrange()` instead.
See vignette('programming') for more help
[90mThis warning is displayed once every 8 hours.[39m
[90mCall `lifecycle::last_warnings()` to see where this warning was generated.[39m"
No trace type specified:
Based on info supplied, a 'scatter' trace seems appropriate.
Read more about this trace type -> https://plot.ly/r/reference/#scatter
No scatter mode specifed:
Setting the mode to markers
Read more about this attribute -> https://plot.ly/r/reference/#scatter-mode
.. raw:: html
Como se puede leer en las advertencias antes del gráfico no se
especificó el tipo. Esto lo podemos hacer con agregando
``type = "scatter", mode = "lines"``.
.. code:: r
plot_ly(acciones, x = ~Fecha, y = ~COLCAP, type = "scatter", mode = "lines")
.. raw:: html
Para graficar varias series de tiempo se debe agregar ``%>%`` y la
función ``add_trace()``.
.. code:: r
plot_ly(acciones, x = ~Fecha, y = ~COLCAP, type = "scatter", mode = "lines", name = "COLCAP") %>%
add_trace(y = ~PFBCOLOM, name = "PFBCOLOM") %>%
add_trace(y = ~ECO, name = "ECO")
.. raw:: html
**Título y etiquetas:**
Con la línea de código ``layout()``.
.. code:: r
plot_ly(acciones, x = ~Fecha, y = ~COLCAP, type = "scatter", mode = "lines", name = "COLCAP") %>%
add_trace(y = ~PFBCOLOM, name = "PFBCOLOM") %>%
add_trace(y = ~ECO, name = "ECO") %>%
layout(title = "COLCAP y acciones", # Título del gráfico
xaxis = list(title = "Fecha"), # Nombre del eje X
yaxis = list(title = "Precio")) # Nombre del eje y
.. raw:: html
**Eje secundario:**
Se especifica para cada serie de tiempo si estará en el eje primario:
``yaxis = "y1"``, o en el eje secundario: ``yaxis = "y2"``. Luego, en la
función ``layout()`` indicar que el eje secundario estará a la derecha
así: ``yaxis2 = list(overlaying = "y", side = "right")``.
.. code:: r
plot_ly(acciones, x = ~Fecha, y = ~COLCAP, type = "scatter", mode = "lines", name = "COLCAP", yaxis = "y2") %>%
add_trace(y = ~PFBCOLOM, name = "PFBCOLOM", yaxis = "y1") %>%
add_trace(y = ~ECO, name = "ECO", yaxis = "y2") %>%
layout(title = "COLCAP y acciones",
xaxis = list(title = "Fecha"),
yaxis = list(title = "Precio"),
yaxis2 = list(overlaying = "y", side = "right")) # Eje secundario
.. raw:: html
**Tipos de líneas:**
Solo líneas: ``mode = "lines"``
Para puntos y líneas: ``mode = "lines+markers"``
Solo puntos: ``mode = "markers"``
.. code:: r
plot_ly(acciones, x = ~Fecha, y = ~COLCAP, type = "scatter", mode = "lines+markers", name = "COLCAP", yaxis = "y2") %>%
add_trace(y = ~PFBCOLOM, name = "PFBCOLOM", yaxis = "y1") %>%
add_trace(y = ~ECO, name = "ECO", yaxis = "y2") %>%
layout(title = "COLCAP y acciones",
xaxis = list(title = "Fecha"),
yaxis = list(title = "Precio"),
yaxis2 = list(overlaying = "y", side = "right")) # Eje secundario
.. raw:: html