使用ggplot2绘制随时间变化的多个频率
临时调制
我在一段时间内无法按组绘制一个变量的频率。具体来说，我想绘制一个折线图，其中x轴是月份和年份，y轴是每个月份和年份的值的频率，每个组用一种颜色表示。这是我的代码如下所示：
library(reshape2)
library(ggplot2
r_treat<-time[,c(4,10)]
risk_treat <- melt(r_treat, id.vars="Risk_Class", variable.name="administered_date")
ggplot(data=risk_treat, aes(x=value, y=value, group = Risk_Class, colour = Risk_Class)) + geom_line() + geom_point( size=4, shape=21, fill="white")
这是dput(risk_treat)输出：
structure(list(Risk_Class = c("Medium", "Medium", "Medium", "Low",
"Low", "Low", "Low", "High", "High", "High", "Low", "Medium",
"High", "High", "High", "High", "High", "High", "High", "High",
"High", "Low", "Low", "Low", "Low", "Low", "Low", "Low", "Low",
"Low", "Low", "Low", "Low", "Low", "Low", "Low", "Low", "Low",
"Low", "Low", "Low", "Low", "Low", "Low", "Low", "Low", "Low",
"Low", "High", "High", "High", "Medium", "Medium", "Medium",
"Medium", "Medium", "Medium", "High", "High", "High", "High",
"High", "High", "High", "High", "High", "High", "High", "High",
"High", "High", "High", "High", "Medium", "Medium", "Medium",
"High", "High", "High", "Medium", "Medium", "Medium", "Low",
"Low", "Low", "Low", "Low", "Low", "Low", "High", "High", "High",
"High", "High", "High", "High", "High", "High", "Low", "Low",
"Low", "Low", "Low", "Low", "Low", "Low", "Medium", "High", "High",
"Medium", "Medium", "Medium", "High", "High", "High", "Low",
"Low", "Low", "Low", "High", "High", "High", "Low", "Low", "Low",
"High", "High", "High", "High", "Low", "Low", "Low", "Low", "Low",
"High", "High", "High", "High", "High", "Low", "Low", "Low",
"Low", "Low", "Low", "Low", "Low", "Low", "Low", "Low", "Low",
"Low", "High", "High", "High", "High", "High", "High", "High",
"Medium", "High", "High", "High", "High", "High", "Medium", "Low",
"Low", "Low", "Medium", "Medium", "Medium", "Low", "Low", "Low",
"Low", "Low", "Low", "Low", "High", "Medium", "Medium", "Medium",
"Medium", "Medium", "High", "Low", "Low", "Low", "Low", "Low",
"Low", "Low", "Low", "Low", "Medium", "Medium", "Medium", "Medium",
"Medium", "Low", "Low", "High", "High", "High", "High", "High",
"High", "High", "High", "High", "High", "Low", "Low", "Low",
"Low", "Low", "Low", "Low", "Low", "Low", "Low", "Medium", "Medium",
"Medium", "Low", "Low", "Medium", "Medium", "Low", "Low", "Low",
"Low", "Low", "Low", "Low", "Low", "Low", "Low", "Low", "High",
"High", "High", "High", "High", "High", "Low", "Low", "High",
"High", "High", "High", "High", "Low", "Low", "Low", "Low", "Low",
"Low", "Low", "Low", "Low", "Low", "Low", "Medium", "Low", "Low",
"Low", "Low", "Low", "Medium", "Medium", "Medium", "Low", "Low",
"Low", "Low", "Low", "Low", "Low", "Low", "Low", "Low", "Low",
"Low", "Low", "Low", "High", "High", "High", "High", "Low", "Low",
"Low", "Medium", "Low", "Low", "Low", "Low", "Low", "Low"), administered_date = structure(c(1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), .Label = "administered_date", class = "factor"),
value = structure(c(2015, 2015.41666666667, 2014.91666666667,
2014, 2014.5, 2012.41666666667, 2013.66666666667, 2015.75,
2011.75, 2014.83333333333, 2014.25, 2013, 2013.83333333333,
2013.83333333333, 2013.91666666667, 2013.91666666667, 2014.75,
2014.75, 2013.25, 2014.83333333333, 2015.5, 2010.66666666667,
2015.83333333333, 2014.66666666667, NA, 2011.58333333333,
2013.5, 2013.33333333333, 2015.83333333333, 2015.33333333333,
2015.75, 2014, 2015.33333333333, 2015.33333333333, 2013.66666666667,
2013.66666666667, 2015.83333333333, 2015.83333333333, 2013.16666666667,
2013.16666666667, 2015.41666666667, 2015.41666666667, 2012.58333333333,
2012.58333333333, 2014.83333333333, 2014.83333333333, 2015,
2015, 2013, 2015.5, 2015.75, 2012.25, 2020.66666666667, 2013.16666666667,
2009.58333333333, NA, 2012.25, 2014.08333333333, 2015.83333333333,
2014.08333333333, NA, 2014.08333333333, 2015.08333333333,
2014.91666666667, 2015.75, 2014.08333333333, 2015.41666666667,
2014.75, 2015.33333333333, 2014.58333333333, 2015, 2013,
2014.58333333333, 2014.25, 2013.25, 2015.75, 2013.75, 2014.75,
2013.5, 2015.83333333333, 2013, 2015.58333333333, 2014.33333333333,
2015.5, 2014.91666666667, 2013.58333333333, 2013.41666666667,
2014.16666666667, 2015.75, 2015, 2014.08333333333, 2015.41666666667,
2014.58333333333, 2012.91666666667, 2014.41666666667, 2015.16666666667,
2015.08333333333, 2013.83333333333, 2013.41666666667, 2013.91666666667,
2015.83333333333, 2015.75, 2013.33333333333, 2014.66666666667,
2014.25, 2014.91666666667, 2015.33333333333, 2014.33333333333,
2014.58333333333, 2014.33333333333, 2014.33333333333, 2014.25,
2015.83333333333, 2014.16666666667, 2014.75, 2012.41666666667,
2013.5, 2015.5, 2014.08333333333, 2013.25, 2015.5, 2013,
2012.66666666667, 2015.16666666667, 2012.33333333333, 2013.41666666667,
2015.16666666667, 2015.16666666667, 2015.25, 2011.66666666667,
2015.08333333333, 2014.41666666667, 2012.91666666667, 2014.66666666667,
2013.16666666667, 2015.16666666667, 2013.58333333333, 2014,
2011.75, 2015.75, 2015.58333333333, 2011.5, 2014.91666666667,
2013.25, 2013.33333333333, 2005.25, 2011, 2011.83333333333,
2013.16666666667, 2013.91666666667, 2015.66666666667, 2014.58333333333,
2015.75, 2015.5, 2012.75, 2014, 2012.91666666667, 2015.66666666667,
2015.58333333333, 2013.08333333333, 2012.5, 2012.5, 2011.83333333333,
2015.66666666667, 2014.41666666667, 2015.33333333333, 2015.66666666667,
2013.66666666667, 2015.5, 2015.5, 2013.5, 2012.25, 2013.58333333333,
2015, 2015.25, 2019.25, 2013.91666666667, 2014.66666666667,
2015.5, 2014.41666666667, 2013.08333333333, 2013.41666666667,
2014.83333333333, 2014.25, 2013.41666666667, 2013.5, 2014.83333333333,
2015.5, 2013.75, 2014.16666666667, 2014.66666666667, 2025.66666666667,
2012.41666666667, 2014.66666666667, 2014.66666666667, 2013.5,
2013.5, 2013.25, 2014, 2014.16666666667, 2012.83333333333,
2013.41666666667, 2015.58333333333, 2015.16666666667, 2014.5,
2014.5, 2013.5, 2015.16666666667, 2014.25, 2015.66666666667,
2013.25, 2014.33333333333, 2014.91666666667, 2013.16666666667,
2014.08333333333, 2015.08333333333, 2014.75, 2012.75, 2013.41666666667,
2012.08333333333, 2015.5, 2005.58333333333, 2014.75, 2013.25,
2015.83333333333, 2014, 2013.66666666667, 2015.5, 2012.25,
2012.33333333333, 2015.83333333333, 2013.75, 2012.66666666667,
2012.41666666667, 2014.83333333333, 2012.33333333333, 2013.58333333333,
2014.33333333333, 2015.5, 2013.83333333333, 2014.25, 2013.91666666667,
2014.16666666667, 2014.66666666667, 2013.66666666667, 2012.5,
2015.16666666667, 2009.5, 2015.83333333333, 2014, 2014.33333333333,
2014.41666666667, 2013.91666666667, 2013.33333333333, 2015.25,
NA, 2014.08333333333, 2013.58333333333, 2013.66666666667,
2011.91666666667, 2013, 2012, 2014.58333333333, 2014.16666666667,
2012.5, 2014.41666666667, 2014.58333333333, 2013, 2015.75,
2012.75, 2015.66666666667, 2014.41666666667, 2014.41666666667,
2014.75, 2015.5, 2015.5, 2014, 2014.75, 2015, 2012.41666666667,
2013.91666666667, 2013.5, 2015.5, 2013.25, 2013.58333333333,
2014.91666666667, 2011.33333333333, 2014.25, 2013.75, 2014,
2015.41666666667, 2013.58333333333, 2015.08333333333, 2015.25,
2014.33333333333, 2013.91666666667, 2013.25, 2015, 2014.5,
2015.16666666667, 2015.66666666667), class = "yearmon")), row.names = c(NA,
-301L), .Names = c("Risk_Class", "administered_date", "value"
), class = "data.frame")
拉斐尔K
我在yearmon格式上遇到了一些麻烦，因此我将其切换到一个简单的Date类上。
## Change formatting to date class
df$value <- yearmon(df$value)
df$date <- as.Date(paste('01', df$value), format='%d %b %Y')
## Get counts for each risk class on each date
frequencies <- with(df, table(Risk_Class, date))
frequencies <- as.data.frame(frequecies)
frequences$date <- as.Date(frequencies$date)
## Plot frequencies by date
ggplot(frequencies, aes(date, Freq, group = Risk_Class, colour = Risk_Class)) +
geom_line() +
geom_point(size = 4, shape = 21, fill = "white")
尽管我认为可视化效果可能会有所改善，但这看起来就像您追求的那样。很难看到很多东西。
我认为这可以使您更好地查看数据，但这完全取决于您的目的。
ggplot(data= frequencies, aes(x = date, y = Freq, group = Risk_Class, colour = Risk_Class)) +
geom_line() +
geom_point( size=4, shape=21, fill="white") +
scale_x_date(limits = c(as.Date('2010-01-01'), Sys.Date()))
本文收集自互联网，转载请注明来源。
如有侵权，请联系[email protected] 删除。
编辑于
相关文章
Related 相关文章
- 1
使用ggplot2绘制随时间变化的多个频率
- 2
ggplot2：使用箭头显示随时间变化的值
- 3
绘制随时间变化的频率分布（堆叠）
- 4
如何绘制特定单词随时间变化的频率
- 5
R + ggplot2：使用带变化点的线性回归绘制时间序列
- 6
在ggplot2之外添加列表，该列表随时间的推移而变化-gganimate
- 7
如何产生随时间变化的频率波？
- 8
使用折线图绘制随时间变化的数据
- 9
使用 geom_ribbon (ggplot2) 绘制颜色变化的两个时间序列之间的差异
- 10
如何使用ggplot2在辅助轴上绘制带有反向barplot的多个时间序列？
- 11
ggplot2创建时间频率
- 12
绘制随时间变化的风速和风向
- 13
如何绘制随时间变化的图？
- 14
使用 purrr::map 和 ggplot2 绘制多个直方图
- 15
使用ggplot2绘制多条频率多边形线
- 16
使用ggplot2绘制比例频率，但忽略了某些类别的数据
- 17
在Matlab中计算对象随时间变化的频率
- 18
当包含随时间变化的协变量时，使用SAS绘制危险图
- 19
处理视频时，如何使用matplotlib绘制随时间变化的每秒帧数（fps）？
- 20
当包含随时间变化的协变量时，使用SAS绘制危险图
- 21
绘制随时间变化的离散变量（围巾图）
- 22
绘制三组假人随时间变化的比例
- 23
如何绘制随时间变化的每小时平均值
- 24
ggplot2：使用ggplot2绘制曲线
- 25
人口随时间变化
- 26
随时间变化的数组
- 27
如何使用ggplot2绘制2D时间序列
- 28
使用ggplot2绘制反向ecdf
- 29
使用ggplot2绘制选定的列
我来说两句