Синхронизация и построение наборов данных с двумя таймерами в R

Question

У меня есть два набора данных из эксперимента на человека при различных температурах окружающей среды. P1 представляет данные физиологического ответа пациента и P1IAQ представляют данные мониторинга окружающей среды во время эксперимента. P1 записывал данные 32 раза в секунду, но P1IAQ записывал данные каждые 10 секунд.

head(P1IAQ) 
    Time RH Temp CO2 
1 12:04:07 44.2 19.89 664 
2 12:04:17 44.2 19.89 664 
3 12:04:27 44.2 19.89 665 
4 12:04:37 44.2 19.89 665 
5 12:04:47 44.2 19.89 666 
6 12:04:57 44.2 19.89 668 

head(P1) 
     Time SkinTemp HeartRate RespirationRate 
1 00:00:00 27.781  70    10 
2 00:00:00 27.780  70    10 
3 00:00:00 27.779  70    10 
4 00:00:00 27.779  70    10 
5 00:00:00 27.778  70    10 
6 00:00:00 27.777  70    10 

Проблема заключается в том, что временная метка на P1 неверна. Как я могу построить их вместе на одном и том же графике, чтобы узнать, имеет ли SkinTemp временную задержку после снижения темпов окружающей среды?

EDIT: dput для P1IAQ Я добавил первые двадцать значения для данных об окружающей среде. Я думаю, лучше всего было бы вычесть 12:04:07 из всех значений, чтобы сделать время начала 00:00:00. Я попытался взглянуть на лубридата.

library(lubridate) 
P1IAQ$Time<-hms(P1IAQ$Time) 

Это сообщение datetime выглядит интересно, но оно предназначено для печати дат, а не для их изменения. Plotting data against time in R

dput(P1IAQ) 
structure(list(Time = structure(1:19, .Label = c("12:04:07", 
"12:04:17", "12:04:27", "12:04:37", "12:04:47", "12:04:57", "12:05:07", 
"12:05:17", "12:05:27", "12:05:37", "12:05:47", "12:05:57", "12:06:07", 
"12:06:17", "12:06:27", "12:06:37", "12:06:47", "12:06:57", "12:07:07" 
), class = "factor"), RH = c(44.2, 44.2, 44.2, 44.2, 44.2, 44.2, 
44.2, 44.2, 44.1, 44.1, 44.2, 44.2, 44.2, 44.3, 44.2, 44.2, 44.2, 
44.3, 44.3), Temp = c(19.89, 19.89, 19.89, 19.89, 19.89, 19.89, 
19.89, 19.89, 19.89, 19.89, 19.94, 19.89, 19.94, 19.94, 19.94, 
19.94, 19.94, 19.94, 19.94), CO2 = c(664L, 664L, 665L, 665L, 
666L, 668L, 668L, 669L, 667L, 670L, 670L, 672L, 675L, 677L, 682L, 
684L, 685L, 686L, 687L)), .Names = c("Time", "RH", "Temp", "CO2" 
), class = "data.frame", row.names = c(NA, -19L)) 

EDIT: Я синхронизировал раз с помощью lubridate:

P1IAQ$Time<-period_to_seconds(hms(as.character(P1IAQ$Time))-hms("12:04:07")) 
P1$Time<-period_to_seconds(hms(as.character(P1$Time))) 

Но теперь черчения их вместе сложно. Я пробовал ggplot2, но я не могу получить две вертикальные оси. Любые мысли

ggplot() + 
    geom_line(data = P1IAQ, aes(x = Time, y = Temp, color = "red")) + 
    geom_line(data = P1, aes(x = Time, y = Temp, color = "blue")) + 
    xlab('Time (s)') + 
    ylab('Temperature ºC') 

Answer 1

Если вам нужно всего лишь раз в каждом фрейме данных находиться в общем масштабе, вы можете конвертировать оба из них в числовые секунды, прошедшие с самого начала опыта и не беспокоиться о дате или классе времени. Затем вы можете присоединиться к двум кадрам данных на основе общей шкалы времени.

Я использовал ваш образец данных P1IAQ и создал фальшивые данные P1, чтобы пойти с ним. Time в моем P1, вероятно, не в том же формате, что и ваши фактические данные. Если вы разместите образец своего P1, я могу настроить приведенный ниже пример, чтобы соответствовать вашим фактическим данным.

library(dplyr) 
library(reshape2) 
library(hms) 
library(zoo) 
library(ggplot2) 
theme_set(theme_light()) 

# Fake P1 data frame 
set.seed(10) 
n=32*60*3 + 1 
P1 = data.frame(Time=as.POSIXct(seq(0,180,length.out=n), origin=as.Date("2016-05-01"), tz="GMT"), 
       SkinTemp = round(cumsum(rnorm(n, 0, 0.01)) + 27.78, 2), 
       RespirationRate=round(rnorm(n, 10, 0.5))) 

Преобразование P1$Time и P1IAQ$Time в числовые значения, равные количества секунд, прошедших с начала эксперимента. (Обратите внимание, что P1IAQ$Time в данных, которые вы отправили, является factor, поэтому я перешел к символу перед дальнейшей обработкой.):

P1$nTime = as.numeric(as.hms(P1$Time)) 

P1IAQ$nTime = as.numeric(as.hms(as.character(P1IAQ$Time))) 
P1IAQ$nTime = P1IAQ$nTime - min(P1IAQ$nTime) 

Регистрация P1 и P1IAQ по nTime:

P1j = full_join(P1, P1IAQ, by="nTime", suffix=c("_P1","_P1IAQ")) %>% 
    # Make sure joined data frame is sorted by nTime 
    arrange(nTime) %>% 
    # Fill missing values with Last One Carried Forward 
    mutate_at(vars(Time_P1IAQ, RH, Temp, CO2), na.locf) 

Plot после преобразования данных от широкоугольного до длинного формата:

ggplot(P1j %>% select(Time_P1IAQ, nTime, Skin=SkinTemp, Ambient=Temp) %>% 
     # Convert from wide to long format for plotting 
     melt(id.var=c("Time_P1IAQ", "nTime")), 
     aes(nTime, value, group=Time_P1IAQ)) + 
    geom_line() + 
    facet_grid(variable ~ ., scales="free_y") + 
    scale_y_continuous(expand=c(0.5,0)) + 
    labs(x="Elapsed Time (sec)", y=expression(Temperature~"("*degree*C*")")) 

Другим вариантом является участок температура cha по сравнению с началом эксперимента. Таким образом, вы можете иметь обе линии на одной и той же панели без необходимости иметь дело с ними, находясь в разных местах:

ggplot(P1j %>% select(Time_P1IAQ, nTime, Skin=SkinTemp, Ambient=Temp) %>% 
     # Convert from wide to long format for plotting 
     melt(id.var=c("Time_P1IAQ", "nTime")) %>% 
     # Convert temperatures to difference from starting values 
     group_by(variable) %>% 
     mutate(value = value - value[nTime==min(nTime)]), 
     aes(nTime, value, colour=variable)) + 
    geom_line() + 
    labs(x="Elapsed Time (sec)", y=expression(Temperature~Change~"("*degree*C*")"), 
     colour="") 

Answer 2

У меня нет данных, но я буду готовить что-то подобное ... В этом случае длина P1 является Diferent с P1IAQ:

library(ggplot2) 
#I create a sample of your data 
P1<-data.frame(1:10,51:60) 
P1IAQ<-data.frame(1:8,1:8) 
colnames(P1)<-c("Time","Temp") 
colnames(P1IAQ)<-c("Time","Temp") 

# I cathegory your data for plot 
df = data.frame(Time=c(P1$Time,P1IAQ$Time), values=c(P1$Temp,P1IAQ$Temp),type=c(rep("P1",length(P1$Time)),rep("P1IAQ",length(P1IAQ$Time)))) 

ggplot(data=df, aes(x=Time, y=values, color=type)) + 
    geom_line() + 
    facet_grid(type ~ ., scales="free") + 
    xlab('Time (s)') + 
    ylab('Temperature ºC')