ggplot无法正确显示

Question

我目前正在尝试绘制使用ggplot创建的数据框中的2列

我正在绘制日期与数值的关系图。我使用dplyr库创建数据框：

is_china <- confirmed_cases_worldwide %>%
  filter(country == "China", type=='confirmed') %>%
  mutate(cumu_cases = cumsum(cases))

我相信原因是由于y值是cumsum函数的结果列，但不确定

该表如下所示，最后一列是目标y值：

    2020-01-22  NA  China   31.8257 117.2264    confirmed   1   1
2   2020-01-23  NA  China   31.8257 117.2264    confirmed   8   9
3   2020-01-24  NA  China   31.8257 117.2264    confirmed   6   15
4   2020-01-25  NA  China   31.8257 117.2264    confirmed   24  39
5   2020-01-26  NA  China   31.8257 117.2264    confirmed   21  60
6   2020-01-27  NA  China   31.8257 117.2264    confirmed   10  70
7   2020-01-28  NA  China   31.8257 117.2264    confirmed   36  106
8   2020-01-29  NA  China   31.8257 117.2264    confirmed   46  152

当我使用列案例（在表上倒数第二）对此进行绘图时，很好，但是当我尝试使用累积案例进行图形化时，该图形非常混乱：

我不确定为什么。

Answer 1

这是一种方法：

library(ggplot2)
ggplot(is_china,aes(x = as.Date(date),y = cumu_cases)) +
   geom_line()

Answer 2

您正在尝试按国家/地区分组，但是只有一个国家/地区。

library(dplyr)
is_china <- confirmed_cases_worldwide %>%
  filter(country == "China", type=='confirmed') %>%
  mutate(date = as.Date(date))

unique(is_china$country)
# [1] "China"

但是，lat和long变量具有33个区别，表示我们拥有面板数据。因此，如果不考虑面板结构，使用cumsum会得到奇怪的值；此外，变量已经存在，我们不需要再次计算。总体而言，这解释了您所得到的奇怪之处。

由于province变量为空，我们可以使用lat和long生成新的gps变量进行分组。

unique(is_china$lat)
# [1] 31.8257 40.1824 30.0572 26.0789 ...  [33] 29.1832
unique(is_china$long)
# [1] 117.2264 116.4142 107.8740 117.9874 ... [33] 120.0934

is_china$gps <- apply(is_china[4:5], 1, function(x) Reduce(paste, x))

现在我们可以使用gps作为factor来绘制数据。

library(ggplot2)
ggplot(is_china, aes(x=date, y=cumu_cases, color=factor(gps))) +
  geom_line()

要仅选择特定的坐标，可以对数据进行子集化，例如：

ggplot(is_china[is_china$gps %in% c("30.9756 112.2707", "22.3 114.2"), ],
       aes(x=date, y=cumu_cases, color=factor(gps))) +
  geom_line()

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数据：

confirmed_cases_worldwide <- 
  read.csv("https://raw.githubusercontent.com/king-sules/Covid/master/china_vs_world.csv")