R：資料是否需要重組以創建面積圖ggplot2-有解無憂

我對在 R 中使用 ggplot 進行資料可視化相當陌生，我想了解以下資料框是否df需要重組，以便只有一個指標Spend來創建面積圖。對于這個面積圖，我希望 x 軸為 Days，y 軸為 Spend，并由 A 人和 B 人拆分。

df<-data.frame(Days=c(1,2,3,4,5,6,7),
PersonASpend=c(100,0,90,20,5,8,10),
PersonBSpend=c(30,20,120,20,55,20,0))

  Days PersonASpend PersonBSpend
1    1          100           30
2    2            0           20
3    3           90          120
4    4           20           20
5    5            5           55
6    6            8           20
7    7           10            0

即它是否需要按如下結構進行構造，或者是否有其他方法可以做到這一點？

  Days       Person         Spend
1    1            A          100
2    2            A            0
3    3            A           90
4    4            A           20
5    5            A            5
6    6            A            7
7    7            A           10
8    1            B           30
9    2            B           20
10   3            B          120
11   4            B           20
12   5            B           55
13   6            B           20
14   7            B            0

uj5u.com熱心網友回復：

是的，您可以使用pivot_longerfrom tidyr，它是 tidyverse 的一部分：

library(tidyverse)

df %>%
  pivot_longer(-1, names_to = "Person", values_to = "Spend") %>%
  ggplot(aes(Days, Spend, fill = Person))  
  geom_area(alpha = 0.4, position = "identity")

R：資料是否需要重組以創建面積圖ggplot2

另一種方法是將每一列繪制為單獨的層：

df %>%
  ggplot(aes(Days))  
  geom_area(aes(y = PersonASpend, fill = "A"), alpha = 0.4)  
  geom_area(aes(y = PersonBSpend, fill = "B"), alpha = 0.4)  
  labs(y = "Spend", fill = "Person")

R：資料是否需要重組以創建面積圖ggplot2

^{使用reprex v2.0.2創建于 2022-11-13}

uj5u.com熱心網友回復：

df %>% 
  rename(A = PersonASpend) %>% 
  rename(B = PersonBSpend) %>% 
  pivot_longer(c(A, B)
               ,names_to = "Person" 
               ,values_to = "Spend") %>% 
  arrange(Person) 

# A tibble: 14 × 3
    Days Person Spend
   <dbl> <chr>  <dbl>
 1     1 A        100
 2     2 A          0
 3     3 A         90
 4     4 A         20
 5     5 A          5
 6     6 A          8
 7     7 A         10
 8     1 B         30
 9     2 B         20
10     3 B        120
11     4 B         20
12     5 B         55
13     6 B         20
14     7 B          0

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標籤：rggplot2

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