目标：把fitbit的每日运动记录导入到R语言中进行分析，画出统计图表来

已有原始数据：fitbit2014年每日的记录电子表格文件，，示例如下：

1）转换xls为csv

首先要把xls电子表格导入，这里用最简单的办法，首先将xls另存为csv文件。为了输入命令方便，把列名都改为了英文。

2）将csv复制到工作目录中，或设置自己的工作目录，以让R环境可以找到相应的文件

将csv放在工作目录下，也可以用setwd("c:/myfitbit")设置自己的工作目录

3）导入csv文件到数据框

fitbit <- read.table("fitbit.csv", header=TRUE, sep=",", row.names="date")

也可以直接调用read.csv()函数，可以少填几个参数选项

4）看看数据的概貌

summary(fitbit)

可以看出每列数据的最小、最大、平均值、中位数等统计信息。

ka step dist floor 

5）看看数据框的结构，即各列分别是什么类型？

用str函数，str是structure单词的缩写。

str(fitbit)

'data.frame': 243 obs. of 8 variables: 

6）画出每天步数的统计图

plot(fitbit$step)

要取出某列，可以用$符号。

如果每次都写上fitbit$太麻烦，就可以用attach(fitbit)把这个数据框的搜索路径加上，这样以后就可以输入step来表示fitbit$step了。

与attach()相对的是detach()函数，为了避免编程错误，最好成对出现。

7）看看走的步数与公里数有什么关系？

plot(setp, dist)

可以看出fitbit实际上就是一个非常简单的算法把步数换算为公里数，什么高级计算也没有。

8）给图加上标题

title("fitbit统计图")

9）用命令的方式将图形输出到jpeg文件中

jpeg("a.jpg") #将绘图送到jpeg图形文件中

plot(step, dist)

title("fitbit统计图")

dev.off() #最后要关闭设备

其它命令：dev.new()可以打开一个新的绘图窗口。dev.next(), dev.prev(), dev.set()...

当然在R交互环境中的图形上点右键，或用R环境的菜单功能，可以随便复制和输出图形。

看看步数的统计分布图

hist(step)

平均下来每天超过1万步，有些记录在fitbit同步时丢失，所以有20多天走了零步。

显示日期

日期是以"2014年10月28日"这样的字符串格式记录的，默认是不转换为日期型的，需要用as.Date函数转换一下。

month <- as.Date(row.names(fitbit), "%Y年%m月%d日") 

这时可以看到水平轴已经显示的是日期了。

只统计某个月份的数据

如果只统计9月份的数据，需要用到的函数。

monthData <- fitbit[as.double(format(fitbit$date, "%m"))==9, ]

自动生成统计图并保存为文件

现在要自动生成fitbit的10月的统计图，并保存为文件fitbit_month_10.jpg。

m <- 10

jpeg(paste0("fitbit_month_", m, ".jpg"))

monthData <- fitbit[as.double(format(fitbit$date, "%m"))==m, ]

plot(format(monthData$date,"%d"), monthData$step, type="l", xlab="date", ylab="steps", main=paste("2014年",m,"月步数统计图",sep=""))

dev.off()

分组统计每个月的平均步数

meanMonthStep <- aggregate(fitbit$step, by=list(format(fitbit$date,"%m")), mean)

plot(meanMonthStep,type="b",main="月平均步数", xlab="month", ylab="step")

由于4、5月份的数据同步有故障，丢失了部分数据，所以平均步数偏低。

后来发现用tapply函数也可以得到同样的结果：

monthStep <- tapply(fitbit$step, format(fitbit$date,"%m"), mean)

实际上tapply将向量分割为组，然后对每组应用指定的函数。

显示一条平滑曲线

plot(fitbit$date, fitbit$step, type="l")

lines(lowess(fitbit$date, fitbit$step),col="blue")

identify()误别图上的点

plot(fitbit$date,fitbit$step,type="p", pch=16,ylim=c(0,30000))

identify(fitbit$date,fitbit$step)

鼠标在图形上点击，可以得到点的序号。我这里找了步数最少的两天，还有走得最多的一天。

查了一下为什么那两天走得最少？很可能忘了带计步器！

fitbit[c(96,182,269),c("date","step")]

          date  step

96  2014-04-06  2285

182 2014-07-24 25779

269 2014-10-19  1633

下面的代码把12个月的图画到一个PDF文件中。

fitbit <- read.csv("fitbit2014.csv")# 一定要转换为日期类型fitbit$date <- as.Date(fitbit$date)PlotMonthGraph <- function(m){    monthData <- fitbit[as.double(format(fitbit$date, "%m"))==m, ]    plot(format(monthData$date,"%d"), monthData$step, type="l", ylim=c(0,25000), xlab="日期", ylab="步数", main=paste("2014年", m, "月",sep=""))}pdf("fitbit2014年计步数据统计图.pdf", family='GB1')par(mfrow=c(4,3)) #4行，3列for(i in 1:12) PlotMonthGraph(i)dev.off()par(mfrow=c(1,1))png("全年步数统计图.png")plot(fitbit$date, fitbit$step, type="l", xlab="date", ylab="steps", main="2014年全年步数统计图")dev.off()