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我有一个 CSV 文件，其中包含一个国家/地区的政府和企业收益。第一行是标题，第一列我的持续时间从 1 到 5900 天，从第 2 到第 7 天我有政府、AAA、AA+、AA、AA- 和 A 评级的收益。

在工作中，我们每天都会监督这些曲线，以检测可能存在的债券价格固定情况，我们通过在 Excel 中绘制这些曲线并将其与前一天的曲线进行比较，然后将这些信息与当天交易的债券相比较来做到这一点。

由于 excel 中的图表不是非常具有交互性，我想使用 rCharts 绘制这些曲线并发布它们。但是，当我尝试导入数据然后绘制它时，包含交互式图表的文件太重，每次我尝试加载它时浏览器都会崩溃。我认为这与我导入数据的方式有关。代码如下：

    file='~/R/Projects/Yields-20130705-PEN.csv'
    pip <- read.zoo(file,index.column=1,sep=',',header=T,nrows=5900)
    colnames(pip) <- c('Sovereign','AAA','AA+','AA','AA-','A')

    pip.df <- data.frame(index(pip),coredata(100*pip))
    colnames(pip.df) <- c('Duration','Sovereign','AAA','AA+','AA','AA-','A')
    pip.melt <- melt(pip.df,id.vars=1)
    colnames(pip.melt) <- c('Duration','Curves','Yields')

    n1 <- nPlot(
      Yields~Duration,
      data = pip.melt,
      group = 'Curves',
      type = "lineWithFocusChart")

    n1

我在 rChart 的一些示例和教程中看到，它们使用的数据比我多得多，而且绘图没有崩溃，但我必须说他们有日期来对数据进行排序。如前所述，这些数据具有以天为单位的指数持续时间，从 1 到 5900，从 1 跳到 1。

    > dput(head(aaa))
    structure(c(0.001253432, 0.001276935, 0.001300438, 0.001323942, 
    0.001347445, 0.001370948, 0.012065501, 0.012089004, 0.012112507, 
    0.01213601, 0.012159514, 0.012183017, 0.017379049, 0.017402552, 
    0.017426055, 0.017449559, 0.017473062, 0.017496565, 0.017379049, 
    0.017402552, 0.017426055, 0.017449559, 0.017473062, 0.017496565, 
    0.018015215, 0.018038718, 0.018062222, 0.018085725, 0.018109228, 
    0.018132731, 0.026837954, 0.026861458, 0.026884961, 0.026908464, 
    0.026931967, 0.026955471), .Dim = c(6L, 6L), .Dimnames = list(NULL, c("Soberana", "AAA", "AA+", "AA", "AA-", "A")), index = 1:6, class = "zoo")
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