R ggplot facet_wrap Ausgabe unleserlich

Ich habe einige Probleme mit facet_wrap, um meine Diagramme lesbar auszugeben. Ich bin mir nicht ganz sicher, ob es möglich ist, jedes Diagramm so zu gestalten, dass es sozusagen in die Daten passt. Mein Datenrahmen ist eine Reihe von Gewichtungen, die zu verschiedenen Zeiten während des Tages genommen werden, aber jedes Datum kann einige oder viele Ergebnisse haben.R ggplot facet_wrap Ausgabe unleserlich

Kopf (df) Ergebnisse:

Date Time SKU Weight 
1 1/6/2016 9:37 10142 28.70 
2 1/6/2016 9:38 10142 27.45 
3 1/6/2016 9:38 10142 30.60 
4 1/6/2016 9:39 10142 30.60 
5 1/6/2016 9:39 10142 35.30 
6 1/6/2016 9:40 10142 28.25

Die Daten für 6 Monate fortsetzt, würde Ich mag jedes Datum in einem Liniendiagramm darzustellen. Mein Ansatz war ggplot und facet_wrap. Vielleicht sollte ich das nicht tun, also bin ich offen für Vorschläge.

 p10142 <- ggplot(wtData10142, aes(x = Time, y = Weight)) 
    (p10142 + geom_line() + facet_wrap(~ Date, ncol = 10))

Jumbled Mess of Line Graphs

Jede Hilfe wäre sehr dankbar.

Quelle

2016-06-30 Matt S.

Teilen Sie 'dput()', nicht 'head()' weil wir die Klasse der Variablen nicht mit 'head()' sehen können . Siehe [Erstellen eines reproduzierbaren Beispiels] (http://stackoverflow.com/questions/5963269/how-to-make-a-great-r-reproducible-example). Stellen Sie sicher, dass Sie Ihre Daten in eine geeignete Datums-/Uhrzeitklasse konvertiert haben. Sieht aus, als ob es jetzt wahrscheinlich ein Faktor ist. – MrFlick

Vorausgesetzt, Ihre Datetimes werden korrekt geplottet (d. H. Wenn 'Time' die 'chron :: times'-Klasse ist), sieht es gut aus; Sie müssen nur die Ausgabe mit 'ggsave' wirklich groß machen, damit Sie sehen können, was Sie haben. Den Vorteil der Facettierung sehe ich hier allerdings nicht wirklich, im Vergleich zu einem langen Weight ~ Datetime Plot. – alistaire

MrFlick, Sie haben Recht, sie sind Faktoren. Ich werde konvertieren und es erneut versuchen. –

versuchen diese

library(reshape2) 
    t <- read.csv(file = "book1.csv", header = T, sep = ",") 
    te <- melt(t) 
    ggplot(t, aes(x = Time, y = Weight, color = Date)) + geom_line()

Quelle

2016-06-30 20:53:49

Leider suche ich nicht danach. Es ist so unleserlich wie die vielen facet_wrap-Grafiken. –

ggplot (t, aes (x = Gewicht, y = Datum, Farbe = Datum)) + geom_line() ergibt ein Ergebnis, bei dem alle Daten Linien in der Y-Achse nach der Schmelze sind –

Was ist so etwas wie, wo Sie scales = "free_y" gesetzt:

p10142 <- ggplot(wtData10142, aes(x = Time, y = Weight)) + 
    geom_line() + facet_wrap(~ Date, ncol = 10, scales = "free_y"))

Diese Ihre y-Achse ermöglicht, in jedem Ihrer Facetten unabhängig fuctuate. Vielleicht könnten Sie auch eine Art von Grenzen mit scale_x_continuous() setzen. Würde helfen, den vollen Datensatz zu haben, den Sie zum Plotten benutzt haben ...

Quelle

2016-07-01 03:01:35 Nate

Antwort

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