تحليل بيانات الاستشعار الزمنية في R

يمكنك بسهولة قراءة هذا الملف في R ومعالجة البيانات لرسم الرسوم البيانية الأربعة ضد الوقت. يمكنك استخدام مكتبة “readr” في R لقراءة ملف CSV بسهولة. يمكنك أيضًا استخدام مكتبة “dplyr” لتحويل البيانات إلى تنسيق مناسب للرسم البياني.

هنا خطوات بسيطة لقراءة الملف وتحويل البيانات لرسم الرسوم البيانية:

RCopy code
# قراءة الملف
data <- readr::read_csv("path/to/your/file.csv")

# تحويل البيانات لتنسيق مناسب
library(dplyr)
data <- data %>%
  dplyr::mutate(timestamp = lubridate::ymd_hms(timestamp)) %>%
  dplyr::mutate(value = as.numeric(value))

# تقسيم البيانات إلى سلسلات زمنية فرعية
temperature_data <- data %>%
  dplyr::filter(type == "temperature")
motion_data <- data %>%
  dplyr::filter(type == "motion")
power_data <- data %>%
  dplyr::filter(type == "power")
battery_data <- data %>%
  dplyr::filter(type == "battery")

# رسم الرسوم البيانية
library(ggplot2)
ggplot(temperature_data, aes(x = timestamp, y = value)) +
  geom_line() +
  labs(title = "Temperature over Time", x = "Timestamp", y = "Temperature")

ggplot(motion_data, aes(x = timestamp, y = value)) +
  geom_line() +
  labs(title = "Motion over Time", x = "Timestamp", y = "Motion")

ggplot(power_data, aes(x = timestamp, y = value)) +
  geom_line() +
  labs(title = "Power over Time", x = "Timestamp", y = "Power")

ggplot(battery_data, aes(x = timestamp, y = value)) +
  geom_line() +
  labs(title = "Battery Level over Time", x = "Timestamp", y = "Battery Level")

بهذا الشكل، يمكنك قراءة الملف وتحويل البيانات لرسم الرسوم البيانية الأربعة ضد الوقت مباشرة في R دون الحاجة إلى معالجة مسبقة في Python أو باستخدام أدوات أخرى.

بالطبع، هذه بعض المعلومات الإضافية التي قد تفيدك في معالجة البيانات في R:

1. تحويل البيانات الزمنية: يمكنك استخدام مكتبة “lubridate” لتحويل البيانات الزمنية إلى تنسيق مناسب. على سبيل المثال، يمكنك استخدام ymd_hms() لتحويل التواريخ والأوقات إلى تنسيق POSIXct.

2. تجميع البيانات: إذا كانت لديك بيانات تشمل عدة قراءات لنفس النوع من الأجهزة في نفس الوقت، يمكنك استخدام دالة مثل group_by() و summarise() لتجميع القراءات بناءً على الوقت، مما يتيح لك رسم الرسوم البيانية للقراءات المجمعة.

3. تخصيص الرسوم البيانية: يمكنك استخدام مكتبة “ggplot2” لتخصيص الرسوم البيانية بشكل أكبر، مثل تغيير الألوان والأساليب وإضافة عناصر توضيحية مثل العناوين والمحاور.

4. حفظ الرسوم البيانية: بعد رسم الرسوم البيانية، يمكنك استخدام دالة ggsave() لحفظ الرسوم البيانية بتنسيقات مختلفة مثل PNG أو PDF.

5. التعامل مع القيم المفقودة: إذا كانت هناك قيم مفقودة في البيانات، يمكنك استخدام دوال مثل na.omit() لإزالة الصفوف التي تحتوي على قيم مفقودة، أو na.fill() لملء القيم المفقودة بقيم محددة.

هذه بعض النصائح التي قد تفيدك في تحليل وتصور البيانات الزمنية في R.