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在一個繪圖中可視化多個資料框列

2022-06-06 01:05:34 軟體設計

我有這個資料框:

# A tibble: 6 x 28
  Full.Name       `1_2019` `1_2020` `10_2019` `10_2020` `11_2019` `11_2020` `12_2019` `12_2020` `2_2019` `2_2020`
  <chr>              <dbl>    <dbl>     <dbl>     <dbl>     <dbl>     <dbl>     <dbl>     <dbl>    <dbl>    <dbl>
1 A. Patrick Beh~   0.0342   0.0697     0.280     0.827     0.145     1.22      0.640     0.314    0.838    0.984
2 Aaron P. Graft   -0.540   -0.871     -0.931    -0.783    -0.669    -0.824    -0.751    -0.725   -0.718   -0.785
3 Aaron P. Jagdf~  -0.540   -0.871     -0.931    -0.783    -0.669    -0.824    -0.751    -0.725   -0.718   -0.785
4 Adam H. Schech~  -0.540   -0.871     -0.931    -0.783    -0.669     1.54     -0.751    -0.725   -0.718   -0.785
5 Adam P. Symson   -0.540    0.399      0.654     2.77      0.445    -0.824    -0.751    -0.725    1.68     0.882
6 Adena T. Fried~   0.0143   0.662      1.59      1.62      0.682     2.80      1.75      1.62     0.714   -0.785
# ... with 17 more variables: `3_2019` <dbl>, `3_2020` <dbl>, `4_2019` <dbl>, `4_2020` <dbl>, `5_2019` <dbl>,
#   `5_2020` <dbl>, `6_2019` <dbl>, `6_2020` <dbl>, `7_2019` <dbl>, `7_2020` <dbl>, `8_2019` <dbl>,
#   `8_2020` <dbl>, `9_2019` <dbl>, `9_2020` <dbl>, Entity <chr>, Ticker.Symbol <chr>, Ra <dbl>

現在我想在一個圖中可視化資料,以顯示從第 2 列到第 25 列的每一列之間的差異。如果不可能,也許還有另一種方法可以在表格或類似的東西中可視化它。任何幫助表示贊賞。

只需要基本的描述性統計。但我不能讓它作業。

這是我的dput()輸出:

structure(list(Full.Name = c("A. Patrick Beharelle", "Aaron P. Graft", 
"Aaron P. Jagdfeld", "Adam H. Schechter", "Adam P. Symson", "Adena T. Friedman"
), `1_2019` = c(0.0341902759485775, -0.539575700110418, -0.539575700110418, 
-0.539575700110418, -0.539575700110418, 0.0142678462243068), 
    `1_2020` = c(0.0697387174146791, -0.871245532931706, -0.871245532931706, 
    -0.871245532931706, 0.398794559560348, 0.662210282447589), 
    `10_2019` = c(0.279752225085438, -0.930707945269455, -0.930707945269455, 
    -0.930707945269455, 0.654418468290524, 1.58684577038463), 
    `10_2020` = c(0.82666306332842, -0.783180767805507, -0.783180767805507, 
    -0.783180767805507, 2.76920795289669, 1.6170818813176), `11_2019` = c(0.145135675475795, 
    -0.669456555191454, -0.669456555191454, -0.669456555191454, 
    0.44485587027092, 0.682163146063833), `11_2020` = c(1.21972285616297, 
    -0.82365835659611, -0.82365835659611, 1.53636250690043, -0.82365835659611, 
    2.79869924784045), `12_2019` = c(0.640269916000742, -0.750782313148717, 
    -0.750782313148717, -0.750782313148717, -0.750782313148717, 
    1.74811390688025), `12_2020` = c(0.314454813694554, -0.724720606267494, 
    -0.724720606267494, -0.724720606267494, -0.724720606267494, 
    1.62304608327639), `2_2019` = c(0.838072458618591, -0.717924356584493, 
    -0.717924356584493, -0.717924356584493, 1.68263757489192, 
    0.713989777980387), `2_2020` = c(0.984031718342916, -0.785473730983455, 
    -0.785473730983455, -0.785473730983455, 0.882246006656001, 
    -0.785473730983455), `3_2019` = c(0.965132606814049, -0.835520830003005, 
    -0.835520830003005, -0.835520830003005, -0.122525648211637, 
    0.33206859521239), `3_2020` = c(0.90882717808108, -0.83705737889734, 
    -0.83705737889734, 0.781853755755377, -0.83705737889734, 
    0.192308082442538), `4_2019` = c(0.629959737882837, 5.16531443882641, 
    -0.726770300860967, -0.726770300860967, -0.726770300860967, 
    0.446061732631307), `4_2020` = c(0.590233135876032, -0.814080668963169, 
    -0.814080668963169, 0.478779659301492, 0.333105256116742, 
    0.309370374908192), `5_2019` = c(0.366887998375501, -0.895404727952587, 
    -0.895404727952587, -0.895404727952587, 1.02257894232926, 
    0.519501258320905), `5_2020` = c(-0.212694767652598, -0.745624343306066, 
    -0.745624343306066, -0.0613427681670131, -0.0558243683675047, 
    1.11383645870223), `6_2019` = c(1.42396566577408, 0.271423699181106, 
    -0.750147589389944, 2.9363922780621, 1.9850271509777, -0.30388223701417
    ), `6_2020` = c(1.79090164563637, -0.829110583156508, -0.829110583156508, 
    -0.829110583156508, 0.897799881648984, 0.586619586854488), 
    `7_2019` = c(0.184366159736715, -0.811535062585869, -0.811535062585869, 
    -0.811535062585869, -0.811535062585869, -0.811535062585869
    ), `7_2020` = c(0.0324441329441847, -0.451737568882596, -0.451737568882596, 
    0.947850162960442, -0.451737568882596, 0.111618499280639), 
    `8_2019` = c(0.545811057837518, -0.708105180577219, -0.708105180577219, 
    -0.708105180577219, 1.45426057750534, 0.300998839861308), 
    `8_2020` = c(0.441244935529506, -0.738475764850768, -0.738475764850768, 
    0.938233656115238, 6.42564630654944, 0.199683077832593), 
    `9_2019` = c(0.27604491200326, -0.64587760461491, -0.64587760461491, 
    2.84547711109649, -0.0693236148644031, -0.64587760461491), 
    `9_2020` = c(-0.169700283085442, 0.00608884199341344, 9.23594311455478, 
    -0.530530592457829, -0.530530592457829, 0.958261131172142
    ), Entity = c("TRUEBLUE INC", "TRIUMPH BANCORP INC", "GENERAC HOLDINGS INC", 
    "LABORATORY CP OF AMER HLDGS", "EW SCRIPPS  -CL A", "NASDAQ INC"
    ), Ticker.Symbol = c("TBI", "TBK", "GNRC", "LH", "SSP", "NDAQ"
    ), Ra = c(0.00752445581408545, 0.650491365399341, 1.64312252649634, 
    0.589477428529553, 0.365794466353345, 0.559536316393495)), row.names = c(NA, 
-6L), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame")) 

uj5u.com熱心網友回復:

我認為有幫助的兩件事是將您的資料重塑為更長的形式,以便每個月度觀察得到一行,并將月份標簽重新表征為日期,以便它們可以在 ggplot2 中自動繪制。

很難區分幾十個單獨的時間序列,因此您可能想要選擇某些例外值來突出顯示,或者顯示整個組的摘要統計資訊。這里的“小倍數”方法適用于六個人,但對于數十/數百人來說會變得笨拙。

請注意,在這里我選擇添加一個所有系列都為灰色的圖層以提供一些背景背景關系,但如果它對您要表達的觀點沒有幫助,您可以跳過它。

library(tidyverse)
df %>%
  pivot_longer(-c(Full.Name, Entity:Ra)) %>%
  mutate(month = lubridate::dmy(paste(1,name))) %>%
  ggplot(aes(month, value, group = Ticker.Symbol))  
  geom_line(data = . %>% select(-Full.Name), color = "gray70")  
  geom_line()  
  scale_x_date(date_labels = "%b\n%Y")  
  facet_wrap(~Full.Name)  
  theme_minimal()

在一個繪圖中可視化多個資料框列

或者要查看“幾個月的分布”,您可以使用箱線圖來總結整個佇列:

df %>%
  pivot_longer(-c(Full.Name, Entity:Ra)) %>%
  mutate(month = lubridate::dmy(paste(1,name))) %>%
  ggplot(aes(month, value, group = month))  
  geom_boxplot()  
  scale_x_date(date_labels = "%b\n%Y") 

在一個繪圖中可視化多個資料框列

轉載請註明出處,本文鏈接:https://www.uj5u.com/ruanti/485866.html

標籤:r 数据框 ggplot2 阴谋

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    作為一個技術架構師,不僅僅要緊跟行業技術趨勢,還要結合研發團隊現狀及痛點,探索新的交付方案。在日常中,你是否遇到如下問題 “ 業務需求排期長研發是瓶頸;非研發角色感受不到研發技改提效的變化;引入ISV 團隊又擔心質量和安全,培訓周期長“等等,基于此我們探索了一種新的技術體系及交付方案來解決如上問題。 ......

    uj5u.com 2023-04-20 08:18:49 more
  • 05單件模式

    #經典的單件模式 public class Singleton { private static Singleton uniqueInstance; //一個靜態變數持有Singleton類的唯一實體。 // 其他有用的實體變數寫在這里 //構造器宣告為私有,只有Singleton可以實體化這個類! ......

    uj5u.com 2023-04-19 08:42:51 more
  • 【架構與設計】常見微服務分層架構的區別和落地實踐

    軟體工程的方方面面都遵循一個最基本的道理:沒有銀彈,架構分層模型更是如此,每一種都有各自優缺點,所以請根據不同的業務場景,并遵循簡單、可演進這兩個重要的架構原則選擇合適的架構分層模型即可。 ......

    uj5u.com 2023-04-19 08:42:41 more