到目前为止，微信淘客，在本系列的第1、2和3部分中，我们已经在分类数据上构建了条形图。上下分析的一个方面我们还没有涉及到时间序列数据的情况。这将是本博客的主题。

我们加载R包进行数据操作和数据绘制。

我们将使用数据集"txhousing"，大淘客app，因为它有多个时间序列。

我们删除缺失数据的城市。

我们准备每个城市的月序列。

我们在一个折线图中绘制所有城市。

这是一个繁忙的图表有很多线和很多历史。只保留顶级城市和底层城市是一种可能的方式，使可视化清晰。这可以在一个单线图中实现，也可以使用第一个用于顶级城市的地块和第二个用于低端城市的地块，南京大数据，每个地块都有自己的Y轴。

我们按城市计算平均价格，国内大数据公司排名，然后保留顶级和低端城市。

我们为要建的两个地块定义了两个单独的数据框。

我们准备了线图，p1和p2。

我们把它们放在一个可视化的图形中。

另一个让我们忙碌的图表变得清晰的方法是定义一个季节图。

我们将所有城市的价格按年和月进行汇总。

我们每年绘制一条线。

我们将以一个问题结束。所有城市和年份的前3个月是什么？

为了回答这个问题，我们按月汇总价格并选择价格最高的月份。

结果显示在条形图中。

，人工智能工作