Question

我使用R分析应用数据，我发现自己必须按时间分组，所以我可以在ggplot中绘制它，但这看起来并不容易。

我的数据如下：

user_id | session_id | timestamp | time_seconds
 001    |   123      | 2014-01-01|    251
 002    |   845      | 2014-01-01|    514
 003    |   741      | 2014-01-02|    141
 003    |   477      | 2014-01-03|    221
 004    |   121      | 2014-01-03|    120
 005    |   921      | 2014-01-04|    60
...

time_stamp列的格式为as.Date()，因此应将其识别为R的日期。

我需要绘制显示否的线图。在ggplot中随着时间的推移。有没有一种简单的方法在ggplot代码中执行此操作？例如：

ggplot(df, aes(timestamp,count(session_id)))+
  geom_line()

我想在每个日期进行一次会话计数，上面的代码不起作用，只是一个展示我之后的例子。

我还想做的是按月总结。我也想研究特定月份，并希望对数据进行分组。这可以从那行代码完成吗？ xlim不是我之后的事情，只是＆＃34;缩短＆＃34;轴。

我尝试使用aggregate功能，但结果好坏参半，而不是我真正想要的。

感谢。

Answer 1

您可以使用group_by包中的summarize和dplyr：

library(dplyr)
library(ggplot2)

df %>%  
  group_by(timestamp) %>% 
  summarise(session_count = n()) %>% 
  ggplot(aes(timestamp, session_count)) + 
  geom_line()

按月汇总数据，您可以：

df %>%  
  mutate(month_timestamp = format(timestamp, "%b %Y")) %>% 
  group_by(month_timestamp) %>% 
  summarise(session_count = n()) %>% 
  ggplot(aes(month_timestamp, session_count)) + 
  geom_line()

这里的情节并没有显示出来，因为您的数据只有一个月。

数据

df <- structure(list(user_id = c("001", "002", "003", "003", "004", "005"), session_id = c("123", "845", "741", "477", "121", "921"), timestamp = structure(c(16071, 16071, 16072, 16073, 16073, 16074), class = "Date"), time_seconds = c(251, 514, 141, 221, 120, 60)), .Names = c("user_id", "session_id", "timestamp", "time_seconds"), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"), row.names = c(NA, -6L))

Answer 2

也许可以方便地使用lubridate，例如

library(tidyverse)

dat <- data.frame(timestamp = rep(seq.Date(as.Date("2014/01/01"), as.Date("2014/12/24"), "day"), each = 2),
                  sessions = 1)

dat %>% 
  mutate(month = format(timestamp, "%Y-%m")) %>% 
  group_by(month) %>% 
  summarise(sum_session = sum(sessions)) %>% 
  ggplot(data = e, aes(x = month, y = sum_session, group = 1)) + geom_line()

如何在R中按时间分组并使用ggplot进行绘图？这可以在ggplot中完成吗？

2 个答案: