facet_wrap 및 ggplot2의 범주 형 변수에 색상 할당
cdcarrion
COVID19 (첫 번째 플롯)에서 아래의이 그래픽을 재현하려고 facet_wrap()하지만 다른 배경 시리즈를 회색 (두 번째 플롯)으로 표시 할 수 없습니다.
두 번째 줄거리
library(dplyr)
library(httr)
library(readxl)
library(ggplot2)
library(ggrepel)
library(scales)
library(forcats)
url <- paste("https://www.ecdc.europa.eu/sites/default/files/documents/COVID-19-geographic-disbtribution-worldwide-",format(Sys.time(), "%Y-%m-%d"), ".xlsx", sep = "")
GET(url, authenticate(":", ":", type="ntlm"), write_disk(tf <- tempfile(fileext = ".xlsx")))
data <- read_excel(tf)
data$`Countries and territories` = fct_recode( data$`Countries and territories`, "Canada" ="CANADA")
days100 = data %>%
rename(country = `Countries and territories`) %>%
select(-Day, -Month, -Year) %>%
arrange(country, DateRep) %>%
group_by(country) %>%
mutate(test = if_else(Cases >= 1,
cumsum(Cases),0),
logtest = if_else(test > 0,
log10(test),0),
dummy100 = if_else(test >= 100,
1,0),
num100 = if_else(dummy100 == 1,
cumsum(dummy100),0),
selec_count = if_else(country == "Ecuador",
1,
if_else(country == "Italy",
2,
if_else(country == "US",
3,
if_else(country == "China",
4,
0))))) %>%
filter(country != 'Cases_on_an_international_conveyance_Japan',
test >=100)
days100 = days100 %>%
mutate(fil_count = if_else(GeoId == "CL" | GeoId == "IT" | GeoId == "CN" | GeoId == "FR", 1, 0))
ggplot(data = days100, aes(x = num100,
y = test,
color = selec_count,
group = country)) +
geom_line() +
guides(color = F) +
#scale_color_manual(values = c("1"="#5aae61", "2"="#7b3294", "3" = "red", "4" = "blue", "0"= "black")) +
facet_wrap(~ country) +
scale_x_continuous(expand = c(0, -1)) +
scale_y_continuous(trans="log10",
labels = scales::comma,
limits = c(100, NA),
expand = expand_scale(mult = c(0, 0.05))) +
theme_bw() +
ggrepel::geom_text_repel(data = days100 %>%
filter(fil_count==1 &
DateRep == last(DateRep)),
aes(label = country))
또한 selec_count.NET을 사용하여 각 시리즈를 더 잘 시각화 할 수 있도록 카테고리 에 수동 색상을 추가하고 싶습니다 scale_color_manual().
없이 facet_wrap()
r2evans
내가 생각할 수있는 유일한 방법은 crossing사용 가능한 모든 국가에서 데이터 를 복제하는 것입니다 .
library(dplyr)
library(tidyr)
library(ggplot2)
# helpful to find the most-impacted countries with over 1000 cases
topdat <- dat %>%
group_by(GeoId) %>%
summarize(n=max(Cases)) %>%
filter(n > 1000) %>%
arrange(desc(n))
plotdat <- dat %>%
mutate(
`Countries and territories` =
gsub("_", " ",
if_else(`Countries and territories` == "CANADA",
"Canada", `Countries and territories`))) %>%
inner_join(., topdat, by = "GeoId") %>%
arrange(DateRep) %>%
group_by(GeoId) %>%
filter(cumany(Cases > 100)) %>%
mutate(
ndays = as.numeric(difftime(DateRep, min(DateRep), units = "days")),
ncases = cumsum(Cases),
ndeaths = cumsum(Deaths),
ismax = ncases == max(ncases)
) %>%
crossing(., Country = unique(.$`Countries and territories`)) %>%
mutate(
col = case_when(
`Countries and territories` == Country ~ 1L,
GeoId %in% c("CN", "IT", "UK") ~ 2L,
TRUE ~ 3L
)
)
firstpane <- plotdat %>%
select(-Country) %>%
filter(GeoId %in% c("CN", "IT", "UK")) %>%
group_by(GeoId) %>%
slice(which.max(ncases)) %>%
crossing(., Country = unique(plotdat$`Countries and territories`))
ggplot(plotdat, mapping = aes(x = ndays, y = ncases, group = GeoId)) +
geom_line(aes(color = factor(col)), data = ~ subset(., col == 3L)) +
geom_line(aes(color = factor(col)), data = ~ subset(., col == 2L)) +
geom_line(aes(color = factor(col)), data = ~ subset(., col == 1L)) +
geom_text(aes(label = `Countries and territories`),
hjust = 0, vjust = 1.2,
data = subset(firstpane, Country == min(Country))) +
geom_point(data = firstpane) +
geom_point(color = "red", data = ~ subset(., ismax & col == 1L)) +
facet_wrap(~ Country) +
scale_y_continuous(trans = "log10", labels = scales::comma) +
scale_color_manual(values = c("red", "gray50", "#bbbbbb88"), guide = FALSE) +
labs(x = "Days since 100th case", y = NULL) +
lims(x = c(1, 100))
geom_line레이어링을 수동으로 제어하기 위해 세 번 을 수행 했으므로 빨간색 선이 항상 위에 있습니다. 그렇지 않으면 세 가지를 모두 geom_line(aes(color = factor(col))).
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