ggplot2：yearmon 比例和 geom_bar

Question

我想了解的不仅仅是一个解决方案，为什么有些事情应该很容易，但实际上并非如此。

[我从另一篇涉及该问题的帖子中借用了部分代码，但最终得到了一个我不喜欢的解决方案]

library(ggplot2)
library(xts)
library(dplyr)
library(scales)

csvData <- "dt,status
2015-12-03,1
2015-12-05,1
2015-12-05,0
2015-11-24,1
2015-10-17,0
2015-12-18,0
2016-06-30,0
2016-05-21,1
2016-03-31,0
2015-12-31,0"

tmp <- read.csv(textConnection(csvData))
tmp$dt <- as.Date(tmp$dt)
tmp$yearmon <- as.yearmon(tmp$dt)
tmp$status <- as.factor(tmp$status)

### Not good. Why?
ggplot(tmp, aes(x = yearmon, fill = status)) + 
  geom_bar() + 
  scale_x_yearmon()

### Almost good but long-winded and ticks not great
chartData <- tmp %>%
  group_by(yearmon, status) %>%
  summarise(count = n()) %>%
  as.data.frame()
ggplot(chartData, aes(x = yearmon, y = count, fill = status)) + 
  geom_col() + 
  scale_x_yearmon()

第一个情节全错了；第二个几乎是完美的（X 轴上的刻度不是很好，但我可以忍受）。 geom_bar() 不是应该执行我必须在第二个图表中手动执行的计数工作吗？

第一张图表

第二张图表

我的问题是：为什么第一张图表这么差？有一个警告是为了暗示一些东西（“position_stack 需要不重叠的 x 间隔”），但我真的无法理解它。 谢谢。

我的个人回答

这是我学到的（非常感谢你们所有人！）：

• 即使有scale_#_yearmon 或scale_#_date，不幸的是ggplot 将这些对象类型视为连续数字。这使得geom_bar 无法使用。
• geom_histogram 可能会成功。但是您无法控制美学的相关部分。
• 底线：您需要在绘制图表之前进行分组/求和
• 不确定（如果您打算使用 ggplot2）xts 或 lubridate 对于我想要实现的目标是否真的有用。我怀疑对于任何连续的案例 - 从日期来看 - 它们都是完美的。

总而言之，我以这个完美地完成了我所追求的结束（注意如何不需要 xts 或 lubridate）：

library(ggplot2)
library(dplyr)
library(scales)

csvData <- "dt,status
2015-12-03,1
2015-12-05,1
2015-12-05,0
2015-11-24,1
2015-10-17,0
2015-12-18,0
2016-06-30,0
2016-05-21,1
2016-03-31,0
2015-12-31,0"

tmp <- read.csv(textConnection(csvData))
tmp$dt <- as.Date(tmp$dt)
tmp$yearmon <- as.Date(format(tmp$dt, "%Y-%m-01"))
tmp$status <- as.factor(tmp$status)

### GOOD
chartData <- tmp %>%
  group_by(yearmon, status) %>%
  summarise(count = n()) %>%
  as.data.frame()

ggplot(chartData, aes(x = yearmon, y = count, fill = status)) + 
  geom_col() + 
  scale_x_date(labels = date_format("%h-%y"),
               breaks = seq(from = min(chartData$yearmon), 
                            to = max(chartData$yearmon), by = "month"))

最终输出

Answer 1

第一个情节被搞砸的原因基本上是ggplot2并不完全是yearmon。正如你在这里看到的，它只是一个内部带有标签的num。

> as.numeric(tmp$yearmon)
[1] 2015.917 2015.917 2015.917 2015.833 2015.750 2015.917 2016.417 2016.333 2016.167 2015.917

因此，当您在没有先前聚合的情况下进行绘图时，条形图会展开。您需要像这样使用geom_histogram() 分配适当的binwidth：

ggplot(tmp, aes(x = yearmon, fill = status)) + 
  geom_histogram(binwidth = 1/12) + 
  scale_x_yearmon()

1/12对应每年12个月。

对于聚合后的绘图，正如@ed_sans 建议的那样，我也更喜欢lubridate，因为我更了解如何更改刻度和修改轴标签。

chartData <- tmp %>%
  mutate(ym = floor_date(dt,"month")) %>%
  group_by(ym, status) %>%
  summarise(count = n()) %>%
  as.data.frame()

ggplot(chartData, aes(x = ym, y = count, fill = status)) + 
  geom_col() + 
  scale_x_date(labels = date_format("%Y-%m"),
               breaks = as.Date("2015-09-01") + 
                 months(seq(0, 10, by = 2)))

Answer 2

您也可以aes(x=factor(yearmon), ...) 作为快捷方式修复。