相关疑难解决方法(0)

在与同事讨论性能,教学,发送错误报告或在邮件列表上搜索指导时,以及在Stack Overflow上,通常会询问可重复的示例并始终提供帮助.

您有什么建议创建优秀示例的提示？如何以文本格式粘贴r中的数据结构？您还应该包含哪些其他信息？

在另外还有其他招数来使用dput(),dump()或structure()？你什么时候应该包括library()或require()声明？其中保留字应避免一个,此外c,df,data等？

怎样才能成为一位伟大的[R重复的例子？

我正在玩的数据来自下面列出的互联网资源

nba <- read.csv("http://datasets.flowingdata.com/ppg2008.csv", sep=",")

我想要做的是创建一个2D点图,比较该表中的两个指标,每个玩家在图上表示一个点.我有以下代码:

nbaplot <- ggplot(nba, aes(x= MIN, y= PTS, colour="green", label=Name)) + 
                  geom_point() 

这给了我以下内容:

我想要的是一个玩家名字的标签就在点旁边.我认为ggplot美学中的标签功能会为我做这个,但事实并非如此.

我也尝试过text()函数和textxy()函数library(calibrate),它们似乎都不适用于ggplot.

如何为这些点添加名称标签？

在尝试将新行重叠到现有ggplot时,我收到以下错误:

Error: ggplot2 doesn't know how to deal with data of class uneval

我的代码的第一部分工作正常.以下是来自美国中西部电力市场的"近期"每小时风力发电数据的图像.

现在我想用Red重叠最后两天的观察值.它应该很容易,但我无法弄清楚为什么我会收到错误.

任何帮助将不胜感激.

以下是可重复的示例:

# Read in Wind data
fname <- "https://www.midwestiso.org/Library/Repository/Market%20Reports/20130510_hwd_HIST.csv"
df <- read.csv(fname, header=TRUE, sep="," , skip=7)
df <- df[1:(length(df$MKTHOUR)-5),]

# format variables
df$MWh <- as.numeric(df$MWh)
df$Datetime <- strptime(df$MKTHOUR, "%m/%d/%y %I:%M %p")

# Create some variables
df$Date  <- as.Date(df$Datetime)
df$HrEnd <- df$Datetime$hour+1

# Subset recent and last data
last.obs  <- range(df$Date)[2]
df.recent <- subset(df, Date %in% seq(last.obs-30, last.obs-2, by=1))
df.last   <- subset(df, Date %in% seq(last.obs-2, …

默认情况下,ggplot2会生成灰色背景的图.如何更改绘图背景的颜色？

例如,由以下代码生成的图:

library(ggplot2)
myplot<-ggplot(data=data.frame(a=c(1,2,3), b=c(2,3,4)), aes(x=a, y=b)) + geom_line()
myplot

我想用ggplot2(v.9)绘制世界地图,如果有信息,它会合并两个部分.以下示例说明:

library(rgdal)
library(ggplot2)
library(maptools)

# Data from http://thematicmapping.org/downloads/world_borders.php.
# Direct link: http://thematicmapping.org/downloads/TM_WORLD_BORDERS_SIMPL-0.3.zip
# Unpack and put the files in a dir 'data'

gpclibPermit()
world.map <- readOGR(dsn="data", layer="TM_WORLD_BORDERS_SIMPL-0.3")
world.ggmap <- fortify(world.map, region = "NAME")

n <- length(unique(world.ggmap$id))
df <- data.frame(id = unique(world.ggmap$id),
                 growth = 4*runif(n),
                 category = factor(sample(1:5, n, replace=T)))

## noise
df[c(sample(1:100,40)),c("growth", "category")] <- NA


ggplot(df, aes(map_id = id)) +
     geom_map(aes(fill = growth, color = category), map =world.ggmap) +
     expand_limits(x = world.ggmap$long, y = world.ggmap$lat) +
     scale_fill_gradient(low = "red", high …

我正在尝试使用ggplot2和地图来绘制纽约州的县名.我的方法是通过县找到纬度和经度的方法(我假设这是县的中心,但这可能是错误的思考),然后使用geom_text在地图上绘制名称.它没有像我预期的那样表现,因为它每个县都在绘制多个名字.

我正在寻找的结果是每个文本(县)的中心位于其各自县的中心.

除了解决这个问题,我还很高兴能帮助理解我对ggplot思考的问题.

先感谢您.

library(ggplot2); library(maps)

county_df <- map_data('county')  #mappings of counties by state
ny <- subset(county_df, region=="new york")   #subset just for NYS
ny$county <- ny$subregion
cnames <- aggregate(cbind(long, lat) ~ subregion, data=ny, FUN=mean)

p <- ggplot(ny, aes(long, lat, group=group)) +  geom_polygon(colour='black', fill=NA) 
p #p of course plots as expected

#now add some county names (3 wrong attempts)
p + geom_text(aes(long, lat, data = cnames, label = subregion, size=.5)) #not correct

#I said maybe I'm confusing it with the same …

SpatialPoly数据:SpatialData

产量数据:产量数据

码:

    ## Loading packages
    library(rgdal)
    library(plyr)
    library(maps)
    library(maptools)
    library(mapdata)
    library(ggplot2)
    library(RColorBrewer)
    library(foreign)  
    library(sp)

    ## Loading shapefiles and .csv files
    #Morocco <- readOGR(dsn=".", layer="Morocco_adm0")
    MoroccoReg <- readOGR(dsn=".", layer="Morocco_adm1")
    MoroccoYield <- read.csv(file = "F:/Purdue University/RA_Position/PhD_ResearchandDissert/PhD_Draft/Country-CGE/RMaps_Morocco/Morocco_Yield.csv", header=TRUE, sep=",", na.string="NA", dec=".", strip.white=TRUE)

    ## Reorder the data in the shapefile based on the category variable "ID_1" and change to dataframe
    MoroccoReg <- MoroccoReg[order(MoroccoReg$ID_1), ]
    MoroccoReg.df <- fortify(MoroccoReg)

    ## Add the yield impacts column to shapefile from the .csv file by "ID_1" …