生成堆叠累积平滑频率分布图

时间:2015-12-03 15:39:28

标签: r ggplot2 ecdf

我有数据,其中注册了两种类型的事件:type_a和type_b及其出现年份。

这是生成我的数据示例的一种方法:

set.seed(1)
years <- 1991:2010
type_a_years <- 20
type_b_years <- 10
type_a <- round(runif(type_a_years, 0, 5))
type_b <- c(rep(0, type_a_years-type_b_years),round(runif(type_b_years, 5, 7)))

df <- data.frame(year = unlist(sapply(1:length(years), function(x) c(rep(years[x], type_a[x]),rep(years[x], type_b[x])))),
                 type = unlist(sapply(1:length(years), function(x) c(rep("type_a", type_a[x]),rep("type_b", type_b[x])))))

head(df)
  year   type
1 1991 type_a
2 1992 type_a
3 1992 type_a
4 1993 type_a
5 1993 type_a
6 1993 type_a

我想生成按年份堆叠在type_a事件之上的type_b事件的累积频率分布图,我希望分布显示为曲线而不是条形。

我猜它应该是一些操纵:

library(ggplot2)
ggplot(df, aes(year)) + stat_ecdf()

我将获得两条曲线并按类型堆叠,其中每种类型下的区域将填充不同的颜色。也就是说,type_a曲线和x轴之间的区域将是一种颜色,type_b曲线和type_a曲线之间的区域将是另一种颜色。

1 个答案:

答案 0 :(得分:3)

您可以使用dplyrtidyr中的某些聚合,然后使用geom_area来完成此操作。

library(tidyr)
library(dplyr)
df1 <- df %>% group_by(type, year) %>%
              summarise(total = n()) %>%
              mutate(total = cumsum(total)) %>%
              ungroup %>%
              complete(type, year, fill = list(total = 0))

现在情节:

library(ggplot2)
ggplot(df1, aes(x = year, y = total, fill = type)) + geom_area()

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