Sta*_*tan 4 plot r ggplot2 ggvis
我已经阅读过有关SO的类似文章,但无法根据我的具体情况调整答案。我正在使用时间序列数据,并希望将两个不同的数据集合并到同一图中。尽管我可以将数据合并到一个数据框中,但我确实对理解如何引用多个数据集感兴趣。
模拟数据:
require(ggvis)
dfa <- data.frame(
date_a = seq(from= as.Date("2015-06-10"),
to= as.Date("2015-07-01"), by= 1),
val_a = c(2585.150, 2482.200, 3780.186, 3619.601,
0.000, 0.000, 3509.734, 3020.405,
3271.897, 3019.003, 3172.084, 0.000,
0.000, 3319.927, 2673.428, 3331.382,
3886.957, 2859.887, 0.000, 0.000,
2781.443, 2847.377) )
dfb <- data.frame(
date_b = seq(from= as.Date("2015-07-02"),
to= as.Date("2015-07-15"), by= 1),
val_b = c(3250.75429, 3505.43477, 3208.69141,
-2.08175, -27.30244, 3324.62348,
2820.91075, 3250.75429, 3505.43477,
3208.69141, -2.08175, -27.30244,
3324.62348, 2820.91075) )
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
使用上面提供的数据,我可以使用以下代码创建单独的图:
单独的图:(工作)
dfa %>%
ggvis( x= ~date_a , y= ~val_a, stroke := "black", opacity := 0.5 ) %>%
scale_datetime("x", nice = "month", domain = c(as.Date("2015-06-10"),
as.Date("2015-07-15") )) %>%
layer_lines() %>% layer_points( fill := "black" )
dfb %>%
ggvis( x= ~date_b , y= ~val_b, stroke := "red", opacity := 0.5 ) %>%
scale_datetime("x", nice = "month", domain = c(as.Date("2015-06-10"),
as.Date("2015-07-15") )) %>%
layer_lines() %>% layer_points( fill := "red" )
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
所需的输出是在同一图上的这两条线(黑色和红色)。这是几次失败的尝试:
尝试#1来自SO post:
ggvis( data = dfa, x = ~date_a, y = ~val_a) %>% layer_lines(stroke := "black", opacity := 0.5 ) %>%
layer_lines( data = dfb, x= ~date_b , y= ~val_b, stroke := "red",
opacity := 0.5 ) %>%
scale_datetime("x", nice = "month", domain = c(as.Date("2015-06-10"),
as.Date("2015-07-15") ))
## Error in new_prop.default(x, property, scale, offset, mult, env, event, :
## Unknown input to prop: c(16618, 16619, 16620, 16621, 16622, 16623, 16624, ...
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
根据RStudio文档尝试#2 :
ggvis( data = NULL, x = ~date_a, y = ~val_a) %>%
layer_lines(stroke := "black", opacity := 0.5, data = dfa ) %>%
layer_lines( x= ~date_b , y= ~val_b, stroke := "red",
opacity := 0.5, data = dfb ) %>%
scale_datetime("x", nice = "month", domain = c(as.Date("2015-06-10"),
as.Date("2015-07-15") ))
## Error in func() : attempt to apply non-function
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这是ggplot2中的一个简约实现:
require(ggplot2)
ggplot() +
geom_line(data = dfa, aes(x = date_a, y = val_a ), colour = "black") +
geom_line(data = dfb, aes(x = date_b, y = val_b ), colour = "red")
Run Code Online (Sandbox Code Playgroud)
再次,一个有效的解决方案和简短的解释将不胜感激。预先感谢您的帮助。
好吧,layer_lines通过采用该data参数看来可能不合适。我认为您可以layer_paths在这里成功使用。它们的工作原理类似,但是layer_paths按数据顺序工作,因此您需要确保在绘制之前正确安排了时间序列。
首先,当我查看layer_paths基本函数时,它与许多其他层函数一样,具有特定的数据参数。
layer_paths
function (vis, ..., data = NULL)
{
add_mark(vis, "line", props(..., env = parent.frame()), data,
deparse2(substitute(data)))
}
<environment: namespace:ggvis>
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虽然layer_lines有...更多的论据,但它没有data论据,似乎也无法解决问题。
layer_lines
function (vis, ...)
{
x_var <- vis$cur_props$x$value
layer_f(vis, function(x) {
x <- auto_group(x, exclude = c("x", "y"))
x <- dplyr::arrange_(x, x_var)
emit_paths(x, props(...))
})
}
<environment: namespace:ggvis>
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为了进行测试,我制作了一个非常基本的图形,尝试使用中的data参数layer_lines。
ggvis() %>%
layer_lines(data = dfb, x= ~date_b , y= ~val_b, stroke := "red")
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失败并显示错误。
func()中的错误:尝试应用非功能
这是使用相同的代码layer_paths代替:
ggvis() %>%
layer_paths(data = dfb, x= ~date_b , y= ~val_b, stroke := "red")
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这样就可以了,这意味着只要您按日期对数据集进行排序,只需替换为layer_lines,图形就可以正常工作layer_paths。
ggvis(data = dfa, x = ~date_a, y = ~val_a) %>%
layer_paths(stroke := "black", opacity := 0.5 ) %>%
layer_paths(data = dfb, x = ~date_b , y= ~val_b, stroke := "red",
opacity := 0.5 ) %>%
scale_datetime("x", nice = "month", domain = c(as.Date("2015-06-10"), as.Date("2015-07-15") ))
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这对我来说似乎很奇怪,我错过了一些东西。我在ggvis github页面上未发现任何未解决的问题,您可以考虑提交一个。