Блог

Главная - Вопросы по программированию - ggplot2: geom_area выдает результаты, отличные от ожидаемых

ggplot2: geom_area выдает результаты, отличные от ожидаемых

#r #ggplot2 #geom-area

Вопрос:

Я хочу создать диаграмму с многоуровневой областью, используя geom_area() для набора данных, в котором даты указаны по оси x, а частота-по оси y. Мой набор данных выглядит следующим образом

  Date           Variant.     Frequency
2020-08-01      AY.1          0
2020-08-01      B.1.351       0
2020-08-01      B.1.617.1     0
2020-08-01      B.1.617.2     0
2020-08-01      B.1.617.3     0
2020-08-01      others        1
2020-08-01      others        1
2020-09-01.     AY.1          0
2020-09-01      B.1.351       0
2020-09-01      B.1.617.1     0
2020-09-01      B.1.617.2     0
2020-09-01      B.1.617.3     0
2020-09-01      others        1
2020-09-01      others        1
.
.
.
.
2021-08-03      B.1.617.3 0.00564 
2021-08-03      others    0.36    
2021-08-03      others    0.36    
2021-08-04      AY.1      0.000713
2021-08-04      AY.4      0.42    
2021-08-04      B.1.1.7   0.00546 
2021-08-04      B.1.351   0.00137 
2021-08-04      B.1.617.1 0.0109  
2021-08-04      B.1.617.2 0.22

Я попытался использовать следующий код для создания участка с многоуровневой областью —

 data %>% 
  ggplot(aes(x=Date, y=Frequency, fill=Variant))   
  geom_area(position = 'fill', alpha=0.8)  
  scale_x_date(date_breaks = '1 month', date_labels = '%b-%y',expand = c(0.01,0))

Однако в итоге я получаю неожиданный результат, который выглядит следующим образом

geom_area(позиция=quot;заполнитьquot;)

Я попытался изменить настройку позиции на «идентичность» с geom_area(position='identity') помощью , это дает улучшенный результат, но не то, что я хочу.

geom_area(позиция=quot;идентичностьquot;)

Я бы хотел, чтобы выходные данные выглядели примерно как базовая диаграмма областей с накоплением в R —

базовая диаграмма областей с накоплением R

Я тоже пробовал geom_bar() , что дает мне сложенную гистограмму, но я хотел бы создать аналогичную диаграмму с областью

Комментарии:

1. Маловероятно, что мы сможем приблизиться к созданию ваших графиков с тем подмножеством данных, которое у нас есть здесь. Я думаю, что есть два простых выхода из этого: (1) гораздо предпочтительнее значительно сократить ваши данные, возможно, до 3-4 категорий и всего по несколько данных в каждой; или (2) позволить нам получить весь набор данных, хотя понимаю, что многие не хотят загружать данные по внешним ссылкам.

Ответ №1:

Чтобы создать диаграмму с многоуровневой областью:

  • Самое важное — это форма ваших данных. Как уже упоминал r2evans.
  • Здесь я взял ваш фрагментированный фрейм данных и изменил его с помощью дополнительных столбцов, чтобы показать, как ваши данные должны быть организованы для построения такого рода графика.
  • В принципе, вам нужна повторяющаяся группа с течением времени с определенными значениями -> здесь группа a:g, время 1:6 и частота:

измененные поддельные данные

 library(tidyverse)
data <- df %>% 
    mutate(Date = lubridate::ymd(Date)) %>% 
    mutate(time = rep(row_number(), each=7, length.out = n())) %>% 
    mutate(group = rep(letters[1:7], length.out = n())) %>% 
    mutate(Frequency = rep(runif(29, 34, 100), length.out = n()))

код для построения:

 library(tidyverse)
data %>% 
    ggplot(aes(x=time, y=Frequency, fill=group))   
    geom_area(alpha=0.8)

результирующий график:
введите описание изображения здесь

поддельные данные:

 df <- structure(list(Date = structure(c(18475, 18475, 18475, 18475, 
18475, 18475, 18475, 18506, 18506, 18506, 18506, 18506, 18506, 
18506, 18539, 18539, 18539, 18539, 18539, 18539, 18539, 18475, 
18475, 18475, 18475, 18475, 18475, 18475, 18506, 18506, 18506, 
18506, 18506, 18506, 18506, 18539, 18539, 18539, 18539, 18539, 
18539, 18539), class = "Date"), Variant = c("AY.1", "B.1.351", 
"B.1.617.1", "B.1.617.2", "B.1.617.3", "others", "others", "AY.1", 
"B.1.351", "B.1.617.1", "B.1.617.2", "B.1.617.3", "others", "others", 
"AY.1", "B.1.351", "B.1.617.1", "B.1.617.2", "B.1.617.3", "others", 
"others", "AY.1", "B.1.351", "B.1.617.1", "B.1.617.2", "B.1.617.3", 
"others", "others", "AY.1", "B.1.351", "B.1.617.1", "B.1.617.2", 
"B.1.617.3", "others", "others", "AY.1", "B.1.351", "B.1.617.1", 
"B.1.617.2", "B.1.617.3", "others", "others"), Frequency = c(57.1679558907636, 
63.9314113892615, 36.638229729142, 94.1662813336588, 75.5338987568393, 
40.2345195417292, 69.4448804655112, 45.4072538088076, 60.232708573807, 
59.4782519731671, 94.5594410258345, 91.2153454185463, 79.8043070686981, 
56.9402130353265, 48.7265761620365, 72.413387727458, 67.7010886864737, 
55.5641814963892, 69.7157254447229, 86.2067115586251, 63.0903459019028, 
73.7501232894138, 92.7098404220305, 53.342769942712, 61.7025430542417, 
72.0743641522713, 90.9143544523977, 66.1621201317757, 91.2102537448518, 
57.1679558907636, 63.9314113892615, 36.638229729142, 94.1662813336588, 
75.5338987568393, 40.2345195417292, 69.4448804655112, 45.4072538088076, 
60.232708573807, 59.4782519731671, 94.5594410258345, 91.2153454185463, 
79.8043070686981), time = c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 4L, 4L, 4L, 4L, 
4L, 4L, 4L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 
6L), group = c("a", "b", "c", "d", "e", "f", "g", "a", "b", "c", 
"d", "e", "f", "g", "a", "b", "c", "d", "e", "f", "g", "a", "b", 
"c", "d", "e", "f", "g", "a", "b", "c", "d", "e", "f", "g", "a", 
"b", "c", "d", "e", "f", "g")), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-42L))
Метки: ,