графики скрипки в ggplot 2 с датой по оси X и зависимой переменной по оси Y

Я пытаюсь сделать скрипичный сюжет, показывающий количество посещений насекомыми того или иного сорта растения за разные даты наблюдений. У меня есть 25 различных типов растений и 16 разных последовательных дат.

Я постоянно сталкиваюсь с такими ошибками, как: «Ошибка в as.Date.numeric (value): 'origin' must be provided», несмотря на (попытки) правильно отформатировать дату. Вот мой код:

violin_date<-df, sep = ",", header = TRUE, row.names(1))

violin_date$Date
violin_date$Date <- as.Date.character(violin_date$Date, format = 
"%m/%d/%y", origin = 1)

violin_date[, 2:26] <- log(violin_date[2:26])
is.na(violin_date) <- do.call(cbind,lapply(violin_date, is.infinite))
violin_date[is.na(violin_date)] <- 0

violin_date_melt = melt(as.matrix(violin_date))

ggplot (violin_date) + labs(x="Cultivar",y="Date") + geom_violin(aes(x 
= variable, y = Date), trim = FALSE) + coord_flip()

Заголовок моих данных выглядит так:

    Date      MTO       MY      MDO       MR       MF      LSR       LY        LC
1 2016-07-06 3.895948 2.379877 3.496892 3.825758 2.137259 0.000000 3.829630 4.467857
2 2016-07-07 0.000000 4.448635 2.955516 0.000000 3.275105 0.000000 0.000000 3.592755
3 2016-07-13 6.685971 5.180261 5.459738 6.297448 6.073368 8.222671 7.026091 0.000000
4 2016-07-21 5.327740 6.049159 6.408181 4.745223 6.451136 0.000000 0.000000 0.000000
5 2016-07-25 5.671947 5.102823 4.998650 4.549558 5.604289 0.000000 0.000000 0.000000
6 2016-07-26 5.685996 4.632958 6.095359 5.348789 5.006001 0.000000 0.000000 4.806940

Любая помощь приветствуется!


r ggplot2 violin-plot
person Rosie    schedule 30.04.2017    source источник
comment
Я думаю, проблема в вашей violin_date$Date <- as.Date.character строке. Похоже, вы указали неправильный формат, который приведет к появлению NA. Что произойдет, если вы просто воспользуетесь violin_date$Date <- as.Date(violin_date$Date) на этом этапе?   -  person ulfelder    schedule 30.04.2017

Ответы (1)


arrow_upward
0
arrow_downward

Есть несколько вещей, которые вы можете попробовать.

  1. используйте readr для импорта набора данных. Судя по предоставленному вами набору данных, readr::read_delim автоматически считывает даты в правильном режиме хранения.

  2. Используйте dplyr и tidyr, чтобы изменить набор данных, чтобы вы могли построить нужный сценарий скрипки.

Услышьте иллюстрацию:

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


# Local data example
data_file <-
"Date MTO MY MDO MR MF LSR LY LC
2016-07-06 3.895948 2.379877 3.496892 3.825758 2.137259 0.000000 3.829630 4.467857
2016-07-07 0.000000 4.448635 2.955516 0.000000 3.275105 0.000000 0.000000 3.592755
2016-07-13 6.685971 5.180261 5.459738 6.297448 6.073368 8.222671 7.026091 0.000000
2016-07-21 5.327740 6.049159 6.408181 4.745223 6.451136 0.000000 0.000000 0.000000
2016-07-25 5.671947 5.102823 4.998650 4.549558 5.604289 0.000000 0.000000 0.000000
2016-07-26 5.685996 4.632958 6.095359 5.348789 5.006001 0.000000 0.000000 4.806940
"

# Use readr::read_delim to read in the data set.  You can explicity define the
# colume types via col_types, but the data is well formated and the default
# guesses will work well.  Instead of the `data_file` used in this example,
# you'll want to use the path to the actual data file.
violin_data <- read_delim(data_file, delim = " ")
str(violin_data, max.level = 1)

# Use tidyr::gather instead of reshape2::melt
violin_data <- gather(violin_data, key = variable, value = value, -Date)
str(violin_data)

# create a weight variable for each variable.  dplyr will make this easy.
violin_data <-
  violin_data %>%
  group_by(variable) %>%
  mutate(wt = value / sum(value)) %>%
  ungroup()

# build the plot
ggplot(violin_data) +
  aes(x = variable, y = Date, weight = wt) +
  geom_violin()

введите описание изображения здесь

person Peter    schedule 30.04.2017