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所以！

我正在尝试使用条形图创建温度数据与年度平均值的月度偏差图。我有多年的数据，我想显示几个月之间温度的季节性行为。条形应代表与每年重新计算的年平均值的偏差。这是一个与我想要的类似的例子，只是它是一年的：

阿拉斯加温度

我的数据很敏感，所以我还不能分享它，但我使用 txhousing 数据集（它与 ggplot2 一起提供）做了一个可重现的示例。salesdiff 列是月销售额（所有城市的平均值）与每年的年平均值之间的偏差。现在的问题是绘制它。

library(ggplot2)
df <- aggregate(sales~month+year,txhousing,mean)

df2 <- aggregate(sales~year,txhousing,mean)

df2$sales2 <- df2$sales #RENAME sales
df2 <- df2[,-2] #REMOVE sales

df3<-merge(df,df2) #MERGE dataframes

df3$salesdiff <- df3$sales - df3$sales2 #FIND deviation between monthly and annual means

#plot deviations
ggplot(df3,aes(x=month,y=salesdiff)) +
         geom_col()

我的 ggplot 目前看起来不太好-

在此处输入图像描述

它以某种方式将每个月的列与多年来的所有数据堆叠在一起。理想情况下，日期将沿着 x 轴跨越多年（我认为数据集是从 2000 年到 2015 年......），并且不同的颜色取决于 salesdiff 是更高还是更低。你们都很棒，我欢迎任何建议！！！！

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2 回答 2

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这样的事情应该有效吗？

基本上，您需要创建一个二进制变量，如果颜色为正或负，您可以更改颜色 ( fill) ，如下所示。salesdifffactordiff

另外，您需要一个date变量来month组合year。

library(ggplot2)
library(dplyr)

df3$factordiff <- ifelse(df3$salesdiff>0, 1, 0) # factor variable for colors

df3 <- df3 %>% 
  mutate(date = paste0(year,"-", month), # this builds date like "2001-1"
         date = format(date, format="%Y-%m")) # here we create the correct date format

#plot deviations
ggplot(df3,aes(x=date,y=salesdiff, fill = as.factor(factordiff))) +
  geom_col()

在此处输入图像描述

当然，这会导致难以阅读的情节，因为您有很多日期，您可以对其进行子集化并仅显示有限的时间：

df3 %>% 
  filter(date >= "2014-1") %>% # we filter our data from 2014
  ggplot(aes(x=date,y=salesdiff, fill = as.factor(factordiff))) +
  geom_col() +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1)) # adds label rotation

在此处输入图像描述

于 2018-11-13T10:23:08.113 回答
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可能这里的主要问题是geom_col()除非你明确告诉它，否则它不会具有不同的美学特性。获得所需内容的一种方法是使用两个调用来geom_col()创建两个不同的条形图，它们将在两个不同的层中组合在一起。此外，您将需要创建可以轻松传递给的日期信息ggplot()；我使用这个lubridate()包来完成这个任务。

注意我们这里将“月”和“年”列组合起来，然后ymd()用来获取日期值。txhousing我选择不使用类似的东西来转换双值“日期”列date_decimal()，因为有时它会混淆二月和一月的月份（例如，2 月 1 日被“四舍五入”到 1 月 31 日）。

我决定绘制数据集的一个子txhousing集，这样更便于显示以用于教学目的。

代码：

library("tidyverse")
library("ggplot2")

# subset txhousing to just years >= 2011, and calculate nested means and dates
housing_df <- filter(txhousing, year >= 2011) %>%
  group_by(year, month) %>%
  summarise(monthly_mean = mean(sales, na.rm = TRUE),
            date = first(date)) %>%
  mutate(yearmon = paste(year, month, sep = "-"),
         date = ymd(yearmon, truncated = 1), # create date column
         salesdiff = monthly_mean - mean(monthly_mean), # monthly deviation
         higherlower = case_when(salesdiff >= 0 ~ "higher", # for fill aes later
                                 salesdiff < 0 ~ "lower"))

ggplot(data = housing_df, aes(x = date, y = salesdiff, fill = as.factor(higherlower))) +
  geom_col() +
  scale_x_date(date_breaks = "6 months",
               date_labels = "%b-%Y") +
  scale_fill_manual(values = c("higher" = "blue", "lower" = "red")) +
  theme_bw()+
  theme(legend.position = "none") # remove legend

阴谋：

在此处输入图像描述

你可以很好地看到这里的周期性行为；每年春季的销售额似乎都会增加，而秋季和冬季月份的销售额会下降。请记住，如果您想将此代码用于温度数据，您可能需要反转我分配的颜色！这是一个有趣的 - 祝你好运，快乐的阴谋！

于 2018-11-13T10:42:25.167 回答