如何将数据系列标准化为起始值 = 0？答案

【问题标题】：How to normalize data series to start value = 0?如何将数据系列标准化为起始值 = 0？
【发布时间】：2019-07-27 21:39:48
【问题描述】：

我有一个类似这样的数据集：

library(ggplot2)
data(economics_long)
economics_long$date2 <- as.numeric(economics_long$date) + 915
ggplot(economics_long, aes(date2, value01, colour = variable)) +
       geom_line()

这给出了以下情节：

现在我想将它归一化为绿线的起始值（或平均值），因此所有变量都从 Y 轴的同一点开始。类似这样：

感谢您的帮助。

【问题讨论】：

也许在每个时间序列的开头添加一个值0？

标签： r ggplot2 normalization series

【解决方案1】：

您可以使用by() 根据variable-value 减去每个向量的起始值。

library(ggplot2)
l <- by(economics_long, economics_long$variable, function(x) 
  within(x, varnorm <- value01 - value01[1]))
dat <- do.call(rbind, l)

ggplot(dat, aes(date2, value01.n, colour = variable)) +
  geom_line()

【讨论】：

太好了，使用 by() 和 split() 生成列表对我来说是新的！谢谢！

【解决方案2】：

使用 `group_by()` 和 `mutate()` 将每个变量移动其初始 y 值。

library(tidyverse)
data(economics_long)

economics_long %>% 
  group_by(variable) %>% 
  mutate(value_shifted = value01 - value01[1]) %>% 
  ungroup() %>% 
  ggplot(aes(date2, value_shifted, colour = variable)) +
  geom_line()

【讨论】：

使用 group_by() 和 mutate() 将每个变量移动其初始 y 值。

使用 `group_by()` 和 `mutate()` 将每个变量移动其初始 y 值。