Question

因此，在线查看ggplot2示例时，似乎所有使用的数据都被构造为不同的数据观察（如行）和列中的一致属性。

e.g。

head(mtcars)

                   mpg cyl disp  hp drat    wt  qsec vs am gear carb
Mazda RX4         21.0   6  160 110 3.90 2.620 16.46  0  1    4    4
Mazda RX4 Wag     21.0   6  160 110 3.90 2.875 17.02  0  1    4    4
Datsun 710        22.8   4  108  93 3.85 2.320 18.61  1  1    4    1
Hornet 4 Drive    21.4   6  258 110 3.08 3.215 19.44  1  0    3    1
Hornet Sportabout 18.7   8  360 175 3.15 3.440 17.02  0  0    3    2
Valiant           18.1   6  225 105 2.76 3.460 20.22  1  0    3    1

现在，我试图将我个人组织的数据图表作为行的日期和列的总统候选人。观察结果是他们在民意调查中投票的总体百分比。

数据看起来像这样

load(url("http://www.clutchmemes.com/Random/GOPArray.RData"))
require(plyr)

averagedGOPPoll <- as.data.frame(aaply(allGOP, 1:2, mean, na.rm=TRUE))
averagedGOPPoll <- cbind(dates=as.Date(rownames(averagedGOPPoll)), veragedGOPPoll)

head(averagedGOPPoll)

                dates Trump Carson Rubio Cruz Bush Rand.Paul Christie Fiorina
2015-01-01 2015-01-01   NaN    NaN   NaN  NaN  NaN       NaN      NaN     NaN
2015-01-02 2015-01-02   NaN    NaN   NaN  NaN  NaN       NaN      NaN     NaN
2015-01-03 2015-01-03   NaN    NaN   NaN  NaN  NaN       NaN      NaN     NaN
2015-01-04 2015-01-04   NaN    NaN   NaN  NaN  NaN       NaN      NaN     NaN
2015-01-05 2015-01-05   NaN    NaN   NaN  NaN  NaN       NaN      NaN     NaN
2015-01-06 2015-01-06   NaN    NaN   NaN  NaN  NaN       NaN      NaN     NaN

我怎样才能以线性方式绘制这个图表，其中y轴为日期，每个候选人的行数不同，以及x轴的总投票率。

这样的事情:(取自赫芬顿邮报）我的问题是独特的，因为我需要一种非常强大的方式来组织这样的结构化数据，因为我将把它与民意调查中的数据以及Google趋势数据相结合。因为把它煮到我所拥有的地方相对容易，我需要一种系统的方法来解决这个问题。位置。所以，是的，我的问题是独一无二的，答案也非常适合我的问题。不知道为什么这是重复的。

Answer 1

您需要“融化”您的数据框。例如，您可以使用reshape2包：

### load pakages
library(plyr)
library(reshape2)
library(ggplot2)

### load data
load(url("http://www.clutchmemes.com/Random/GOPArray.RData"))
### convert to data frame
averagedGOPPoll <- as.data.frame(aaply(allGOP, 1:2, mean, na.rm=TRUE))
### add date column
averagedGOPPoll$date = as.Date(rownames(averagedGOPPoll))
### reshape data frame
averagedGOPPoll.melt <- melt(averagedGOPPoll,id=c('date'))
names(averagedGOPPoll.melt) = c('date','candidate','percentage')   
### plot
ggplot(averagedGOPPoll.melt,aes(x=date,y=percentage,colour=candidate))+
  geom_line()

我认为其他选项是一个名为tidyr的新库：

### load pakages
library(plyr)
library(tidyr)
library(ggplot2)

### load data
load(url("http://www.clutchmemes.com/Random/GOPArray.RData"))
### convert to data frame
averagedGOPPoll <- as.data.frame(aaply(allGOP, 1:2, mean, na.rm=TRUE))
### add date column
averagedGOPPoll$date = as.Date(rownames(averagedGOPPoll))
### reshape data frame
averagedGOPPoll.melt <- gather(averagedGOPPoll,candidate,percentage,-date)
### plot
ggplot(averagedGOPPoll.melt,aes(x=date,y=percentage,colour=candidate))+
  geom_line()

一种将按列和行构成的数据图形化为数据结构的方法吗？

1 个答案: