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最近我在 ggplot2 上做了很多工作。我喜欢这个工具的灵活性和语法。然而，当使用代表每周时间序列的 x 轴刻度时，我遇到了麻烦。最大的问题是按顺序获得我想要的休息时间。基本上我需要每 8 周显示一次（KW = 日历周的德语）。您将在下面找到数据和代码。在我的 RStudio 中，直到 2021 年开始，休息时间才会正确。之后就一团糟了。休息之间的空间也不均匀。请帮助我，我已经尝试了网上的所有解决方案好几天了......

iso_week <- c(paste("2020", "KW", 11:53, sep = "_"),
              paste("2021", "KW", 1:23, sep = "_"))

count_Test <- c(129291,  374534 , 377599 , 417646 , 386241, 339983 , 363659 , 327799,  385638 , 431682  ,356489  ,408078,
                 342328 , 327980,  384834 , 472823 , 512969 , 513572,  544219,  556634 , 589201 , 719476 , 871191 ,1034449,
            1133623 ,1052942 ,1148465, 1147879 ,1220279 ,1129127 ,1218988, 1284349, 1445463 ,1663992 ,1634729 ,1467454,
                1400145, 1381117, 1395790, 1516038, 1672033, 1090372 , 845729, 1231405, 1187564, 1113690, 1151633, 1101499,
1060602, 1103231, 1171798, 1153270 ,1280050 ,1367247 , 1416888, 1178378, 1169510 ,1312602 ,1427668, 1360960,
1255724, 1100259 ,1218879,  944376,  874665 ,822977)

count_Test2 <- c(24899 , 34853 , 28920 , 25168 , 18262 , 11915  , 8546,   6156  , 4969,   4084  , 3156 ,  2642 ,  2358,   2755,
             4370 ,  2875 ,  2543 ,  2656  , 3625 ,  4717 ,  5579,   7159,   9073  , 8734  , 8292 ,  9165 , 11154  ,12533,
             14486 , 21373 , 35631 , 61856, 105667, 122036, 120862 ,124172, 121464, 116050, 145687, 171481, 167404, 127912,
                120452, 115805,  97104 , 85557  ,69442  ,56902, 49898 , 54642,  55667, 63029  ,82489, 104623, 118021, 111505,
             129105, 139658 ,136057 ,109776 , 85240 , 59051 , 39067,  25476 , 17094 , 10168)
 
testData <- as.data.frame(cbind(iso_week, count_Test, count_Test2))
testData <- as.data.frame(apply(testData[2:3], 2, as.numeric))
testData <- as.data.frame(cbind(testData, iso_week))

meltdf <- testData %>% 
    dplyr::select(count_Test, count_Test2, iso_week) 
meltdf <- melt(meltdf,id="iso_week")

# stacked bars
k = ggplot(data = meltdf, 
           aes(x = iso_week, y = value, fill = variable)) + 
    geom_bar(stat = 'identity') +
    scale_x_discrete(breaks = meltdf$iso_week[c(T,F,F,F,F,F,F,F,F)])  +
theme_bw()+ theme(panel.border = element_blank() )
k
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3 回答 3

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为了在几周内获得正确的订单，您可以

  1. 使用例如在一年和一周中拆分您的 iso 周tidyr::separate
  2. 按年和周安排
  3. 利用以正确的顺序forcats::fct_inorder设置级别iso_week

之后，您可以seq_along(levels(meltdf$iso_week)) %% 8 == 1从数据的第一周开始每隔八周设置一次休息时间。

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

meltdf <- testData %>% 
  dplyr::select(count_Test, count_Test2, iso_week) 

meltdf <- reshape2::melt(meltdf, id = "iso_week") %>% 
  tidyr::separate(iso_week, into = c("year", "week"), sep = "_KW_", remove = FALSE) %>% 
  arrange(as.numeric(year), as.numeric(week)) %>% 
  mutate(iso_week = fct_inorder(iso_week))

breaks <- levels(meltdf$iso_week)[seq_along(levels(meltdf$iso_week)) %% 8 == 1]

# stacked bars
k = ggplot(data = meltdf, 
           aes(x = iso_week, y = value, fill = variable)) + 
  geom_bar(stat = 'identity') +
  scale_x_discrete(breaks = breaks)  +
  theme_bw()+ theme(panel.border = element_blank() )
k

于 2021-06-22T11:23:25.090 回答
1

问题是您的 iso_week 是类型character，而 ggplot 尝试根据字母顺序对 x 轴进行排序。这可以做到：

...
meltdf <- testData %>% 
    dplyr::select(count_Test, count_Test2, iso_week) 
#meltdf <- melt(meltdf,id="iso_week")
meltdf <- meltdf %>% 
    mutate(iso_week = factor(iso_week, levels = iso_week, ordered = TRUE)) %>%
    pivot_longer(cols = c(count_Test, count_Test2), names_to = "variable")
...
于 2021-06-22T11:24:27.260 回答
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有一个scale_x_date带参数的层date_breaks，date_labels可以自动处理轴标签的定位和格式化。

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

ol <- Sys.getlocale("LC_TIME")
Sys.setlocale("LC_TIME", "de_DE.UTF-8")

testData %>%
  mutate(iso_week = paste(iso_week, "1"),
         iso_week = as.Date(iso_week, format = "%Y_KW_%U %u")) %>%
  pivot_longer(-iso_week) %>% 
  ggplot(aes(x = iso_week, y = value, fill = name)) + 
  geom_bar(stat = 'identity') +
  scale_x_date(date_breaks = "2 weeks", date_labels = "%Y-%U")  +
  theme_bw() + 
  theme(panel.border = element_blank(),
        axis.text.x = element_text(angle = 60, vjust = 1, hjust = 1))

在此处输入图像描述

重置我的语言环境。

Sys.setlocale(ol)
于 2021-06-22T11:32:49.557 回答