Разложение LOESS (STL) с использованием Ggvis

Question

Я хочу иметь возможность построить три различных элемента разложения сезонных трендов, используя Лёсс (STL) с Ggvis.

Тем не менее, я получаю эту ошибку:

Error: data_frames can only contain 1d atomic vectors and lists

Я использую набор данных nottem.

# The Seasonal Trend Decomposition using Loess (STL) with Ggvis
# Load nottem data set
library(datasets)
nottem <- nottem

# Decompose using stl()
nottem.stl = stl(nottem, s.window="periodic")

# Plot decomposition
plot(nottem.stl)

Теперь это информация, которая меня интересует. Чтобы превратить это в график, с которым я могу поиграть, я преобразую его в фрейм данных с помощью пакета xts. Все идет нормально.

# Transform nottem.stl to a data.frame
library(xts)
df.nottem.stl <- as.data.frame(as.xts(nottem.stl$time.series))

# Add date to data.frame
df.nottem.stl$date <- data.frame(time = seq(as.Date("1920-01-01"), by = ("months"), length =240))

# Glimpse data
glimpse(df.nottem.stl)

# Plot simple line of trend
plot(df.nottem.stl$date, df.nottem.stl$trend, type = "o")

Это в значительной степени сюжет, который я хочу. Тем не менее, я хочу иметь возможность использовать его с Shiny, и поэтому Ggvis предпочтительнее.

# Plot ggvis
df.nottem.stl%>%
  ggvis(~date, ~trend)%>%
  layer_lines()

Вот где я получаю свою ошибку.

Любые намеки на то, что может пойти не так?

Answer 1

Прежде всего ваш df.nottem.stl data.frame содержит Date data.frame, так что вы должны использовать date$time колонка. Затем с помощью layer_paths функция вместо layer_lines заставит это работать. Я всегда нахожу layer_paths работает лучше чем layer_lines:

Так что это будет работать:

library(ggvis)
df.nottem.stl%>%
  ggvis(~date$time, ~trend)%>%
  #for points
  layer_points() %>% 
  #for lines
  layer_paths()

Выход: