Не понимаю децильное построение среднего обратного ряда в R

Question

Я новичок в R и пытаюсь построить децильный график среднегодовой доходности за последние 55 лет. У меня есть доходность портфеля в среднегодовой серии с 1 по 10 декабря. То, что я хочу сделать, - это построить серию децилей от 1 до 10 по оси X и по оси Y, среднегодовое возвращение в годовом выражении п. Я приложил фотографию моего фрейма данных, чтобы вы, ребята, могли видеть мою точку зрения Я надеюсь, что кто-нибудь может помочь мне на моем пути. Спасибо.

Я использовал этот код здесь:

For ( i in seq(1,length( DATAFRAME ),1) ) plot(DATAFRAME[,i],ylab=names(DATAFRAME[i]),type="l")

Это работает, но я получаю все графики в 50 отдельных графиках, я хочу объединить все графики. Как объединить все графики на основе приведенного выше кода?

Это изображение кадра данных

Answer 1

Используя небольшой случайный пример набора данных, это может быть достигнуто следующим образом:

set.seed(42)

# example data
df <- data.frame(
  row.names = paste0("D", 1:10),
  X1 = runif(10),
  X2 = runif(10),
  X3 = runif(10),
  X4 = runif(10)
)
df
#>            X1        X2         X3          X4
#> D1  0.9148060 0.4577418 0.90403139 0.737595618
#> D2  0.9370754 0.7191123 0.13871017 0.811055141
#> D3  0.2861395 0.9346722 0.98889173 0.388108283
#> D4  0.8304476 0.2554288 0.94666823 0.685169729
#> D5  0.6417455 0.4622928 0.08243756 0.003948339
#> D6  0.5190959 0.9400145 0.51421178 0.832916080
#> D7  0.7365883 0.9782264 0.39020347 0.007334147
#> D8  0.1346666 0.1174874 0.90573813 0.207658973
#> D9  0.6569923 0.4749971 0.44696963 0.906601408
#> D10 0.7050648 0.5603327 0.83600426 0.611778643

# Plot layout: 2 rows, 2 columns
par(mfrow = c(2, 2))
for (i in seq_along(df)) {
  plot(df[, i], ylab = names(df[i]), type="l")
}

# Reset layout
par(mfrow = c(1, 1))

# All in one
cols <- seq(ncol(df))
matplot(as.matrix(df), type = c("b"), pch=1, col = cols) #plot
legend("topleft", legend = names(df), col = cols, pch=1) # optional legend

^{Создано в 2020-04-25 пакетом Представ (v0.3.0)}