整理ggplot中的資料框軸標簽

我有一個簡單形式的資料框 (df)，如下所示：

   year    month  place  Value
1  2017     11     A     8
2  2017     11     B     14
3  2017     11     C     17
4  2017     12     A     55
5  2017     12     B     12
6  2017     12     C     69
7  2018     11     A     42
8  2018     11     B     25
9  2018     11     C     21
10 2018     12     A     26
11 2018     12     B     81
12 2018     12     C     14

我正在嘗試為每個 A、B 和 C 繪制多個圖表，以觀察該月與上個月相比的變化

library(zoo)
library(ggplot2)
df$time <- as.yearmon(paste(df$Year,df$month), "%Y %m")
ggplot(df, aes(x=as.character(time), y= Value, color= as.factor(place))) 
 geom_point() geom_line(aes(group=1))  facet_grid(place~., scales = "free_y")

但這不起作用。即使 x 軸在資料框中排序，它也會被打亂，因為 x 軸被標記為 2017 年 11 月，然后是 2018 年 11 月，而不是 2017 年 11 月，然后是 2017 年 12 月。我在這里做錯了什么？

uj5u.com熱心網友回復：

更新見OP的評論：

  library(ggplot2)
df %>% 
  mutate(time = as.Date(paste(year, month,"01", sep = "-"))) %>% 
  ggplot(aes(x=time, y= Value, color= as.factor(place)))  
  geom_point() 
  geom_line(aes(group=place)) 
  scale_x_date(date_labels="%b %y",date_breaks  ="1 month") 
  facet_grid(place~., scales= "free_y")  
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, vjust = 0.5, hjust=1))

第一個答案： 與facet_grid

library(ggplot2)
df %>% 
  mutate(time = paste(month, year, sep = "-")) %>% 
  ggplot(aes(x=time, y= Value, color= as.factor(place)))  
  geom_point() 
  geom_line(aes(group=place)) 
  facet_grid(place~., scales= "free_y")

沒有facet_grid作為State is not in the provided資料框。

1. 您不需要先申請yearmon，然后再將班級改回角色

library(ggplot2)
library(dplyr)
df %>% 
  mutate(time = paste(month, year, sep = "-")) %>% 
  ggplot(aes(x=time, y= Value, color= as.factor(place)))  
  geom_point() 
  geom_line(aes(group=place))

資料：

structure(list(year = c(2017L, 2017L, 2017L, 2017L, 2017L, 2017L, 
2018L, 2018L, 2018L, 2018L, 2018L, 2018L), month = c(11L, 11L, 
11L, 12L, 12L, 12L, 11L, 11L, 11L, 12L, 12L, 12L), place = c("A", 
"B", "C", "A", "B", "C", "A", "B", "C", "A", "B", "C"), Value = c(8L, 
14L, 17L, 55L, 12L, 69L, 42L, 25L, 21L, 26L, 81L, 14L), time = structure(c(NA_real_, 
NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_, 
NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_), class = "yearmon")), row.names = c("1", 
"2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9", "10", "11", "12"), class = "data.frame")

uj5u.com熱心網友回復：

這對我有用-

library(zoo)
library(ggplot2)

df$time <- as.yearmon(paste(df$year,df$month), "%Y %m")

ggplot(df, aes(x=time, y= Value, color= as.factor(place)))   
  geom_point()  
  geom_line(aes(group=1))   
  facet_grid(place~., scales = "free_y")

資料

df <- structure(list(year = c(2017L, 2017L, 2017L, 2017L, 2017L, 2017L, 
2018L, 2018L, 2018L, 2018L, 2018L, 2018L), month = c(11L, 11L, 
11L, 12L, 12L, 12L, 11L, 11L, 11L, 12L, 12L, 12L), place = c("A", 
"B", "C", "A", "B", "C", "A", "B", "C", "A", "B", "C"), Value = c(8L, 
14L, 17L, 55L, 12L, 69L, 42L, 25L, 21L, 26L, 81L, 14L)), 
class = "data.frame", row.names = c(NA, -12L))

uj5u.com熱心網友回復：

題中的代碼有幾個問題：

1. yearmon 列被轉換為字符，所以它不再是連續的
2. df 包含年份但代碼使用年份

解決這些問題就足夠了，但建議改用自動繪圖。使用末尾注釋中可重復顯示的輸入將 df 轉換為動物園物件 z，然后它是一個使用 scale_x_yearmon 的簡單單行自動繪圖命令。

確保 df 是顯示在問題頂部和末尾注釋中的那個，并且不包括在問題代碼中添加的時間列。

在 read.zoo 中，index 引數指示時間索引位于哪些列（年和月） split 引數指示如何將結果拆分為列（每個位置一列）并且 FUN 引數提供了一個函式來轉換兩個索引列到 yearmon 索引。然后如上所述，將 autoplot.zoo 與 scale_x_yearmon 一起使用。

一些可選專案是，如果需要顯示所有繪圖的單個面板，則將引數 facets=NULL 添加到自動繪圖呼叫中。如果您想要自由變化的比例，也可以添加 facet_free() 雖然如果每個人都使用相同的比例會更容易進行比較，如下所示。

library(ggplot2)
library(zoo)

to_ym <- function(y, m) as.yearmon(paste(y, m, sep = "-"))
z <- read.zoo(df, index = c("year", "month"), split = "place", FUN = to_ym)

autoplot(z, col = Series)   scale_x_yearmon(n = 20)

筆記

可重現形式的輸入：

Lines <- "year    month  place  Value
1  2017     11     A     8
2  2017     11     B     14
3  2017     11     C     17
4  2017     12     A     55
5  2017     12     B     12
6  2017     12     C     69
7  2018     11     A     42
8  2018     11     B     25
9  2018     11     C     21
10 2018     12     A     26
11 2018     12     B     81
12 2018     12     C     14"
df <- read.table(text = Lines)

標籤：r 数据框 排序 ggplot2

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