从多列创建条形图

Question

我有以下数据集：

Location    Type    FromDate    ToDate  1   2   3   4   5
  A          1        12-Jul    13-Jul  2   4   0   1   2
  A          2        12-Jul    13-Jul  0   0   1   4   1
  B          1        12-Jul    13-Jul  0   1   1   3   1
  B          2        12-Jul    13-Jul  1   0   0   0   1
  C          1        12-Jul    13-Jul  2   3   1   5   0
  C          2        12-Jul    13-Jul  3   3   1   0   0

如何在 R 中为每个位置（包括类型 1 和类型 2）在第 1 天到第 5 天创建条形图？

Answer 1

一个稍微替代的解决方案，而不是使用reshape2 和plyr 使用dplyr 和tidyr。后一种组合利用了越来越流行的管道。

先读取数据：

df <- read.table(header=TRUE, text="Location    Type    FromDate   ToDate 1   2   3   4   5
A          1        12-Jul    13-Jul  2   4   0   1   2
A          2        12-Jul    13-Jul  0   0   1   4   1
B          1        12-Jul    13-Jul  0   1   1   3   1
B          2        12-Jul    13-Jul  1   0   0   0   1
C          1        12-Jul    13-Jul  2   3   1   5   0
C          2        12-Jul    13-Jul  3   3   1   0   0")
# remove the X-es which are put in front of the days
names(df) <- gsub("X","",names(df))

加载所需的库：

library(dplyr)
library(tidyr)
library(ggplot2)

将数据从宽格式融合到长格式：

df.m <- df %>% gather(day,value,5:9)

创建情节：

ggplot(data=df.m, aes(x=day, y=value, fill=as.factor(Type))) + 
  geom_bar(stat="identity", position="dodge") + 
  xlab("Day of the week") +
  scale_fill_discrete("Type\nof\nsomething\n") +
  facet_grid(Location ~ ., labeller=label_both) +
  theme_bw() +
  theme(axis.title.y=element_blank())

导致：

---

但是，考虑到您的数据，折线图可能是更好的可视化效果：

ggplot(data=df.m, aes(x=day, y=value, color=as.factor(Type), group=as.factor(Type))) + 
  geom_line(size=1.5) + 
  xlab("Days") +
  scale_color_discrete("Type\nof\nsomething\n") +
  facet_grid(Location ~ ., labeller=label_both) +
  theme_bw() +
  theme(axis.title.y=element_blank())

导致：

Answer 2

您应该更准确地澄清您的问题，以便读者确切地知道您想要什么。还希望您通过解释您已经尝试过的方法来展示解决问题的努力。

因此，我只能猜测您想要什么，这是我的建议：

加载所需的包：

require(ggplot2)
require(reshape2)
require(plyr)

重新创建你的 df：

location = c('A','A','B','B','C','C')
type = rep(c(1,2),3)
fdate = rep('12-Jul', 6)
tdate = rep('13-Jul', 6)
v1 = c(2,0,0,1,2,3)
v2 = c(4,0,1,0,3,3)
v3 = c(0,1,1,0,1,1)
v4 = c(1,4,3,0,5,0)
v5 = c(2,1,1,1,0,0)

dat = data.frame(location, type, fdate, tdate, v1, v2, v3, v4, v5)

重新排列数据以进行绘图：

melted = melt(dat, id.vars=c('location', 'type', 'fdate', 'tdate'))
sums = ddply(melted, c('fdate', 'tdate', 'location', 'type', 'variable'), 
summarise, sum=sum(value))

用 ggplot2 绘图：

ggplot(aes(x=variable, y=sum, fill=as.factor(type)), data=sums) + 
    geom_bar(stat="identity", position="dodge") + 
    facet_grid(location ~ .)

edit：使用您发布的确切数据框：

# read data
dat2 <- read.table(header=T, text="Location    Type    FromDate   ToDate 1   2   3   4   5
A          1        12-Jul    13-Jul  2   4   0   1   2
A          2        12-Jul    13-Jul  0   0   1   4   1
B          1        12-Jul    13-Jul  0   1   1   3   1
B          2        12-Jul    13-Jul  1   0   0   0   1
C          1        12-Jul    13-Jul  2   3   1   5   0
C          2        12-Jul    13-Jul  3   3   1   0   0")

# rearranging data for plotting
melted = melt(dat2, id.vars=c('Location', 'Type', 'FromDate', 'ToDate'))
sums = ddply(melted, c('FromDate', 'ToDate', 'Location', 'Type', 'variable'),
summarise, sum=sum(value))
# plot with ggplot2
ggplot(aes(x=variable, y=sum, fill=as.factor(Type)), data=sums) + 
   geom_bar(stat="identity", position="dodge") + 
   facet_grid(Location ~ .)