Bắt một ô khu vực xếp chồng lên nhau trong R

Question

Câu hỏi này là sự tiếp nối của question trước đó tôi đã hỏi.

Bây giờ tôi có một trường hợp đó cũng là một cột loại với Prop. Vì vậy, các bộ dữ liệu trở nên như

Hour Category  Prop2 

00  A   25 
00  B   59 
00  A   55 
00  C   5 
00  B   50 
... 
01  C   56 
01  B   45 
01  A   56 
01  B   35 
... 
23  D   58 
23  A   52 
23  B   50 
23  B   35 
23  B   15 

Trong trường hợp này tôi cần phải thực hiện một âm mưu khu vực xếp chồng lên nhau trong R với tỷ lệ phần trăm của những các danh mục khác nhau cho mỗi ngày. Vì vậy, kết quả sẽ như thế nào.

 A   B  C  D 
00  20%  30%  35%  15% 
01  25%  10%  40%  25% 
02  20%  40%  10%  30% 
. 
. 
. 
20 
21 
22  25%  10%  30%  35% 
23  35%  20%  20%  25% 

Vì vậy, bây giờ tôi sẽ nhận được cổ phần của từng loại trong mỗi giờ và sau đó âm mưu này là một âm mưu khu vực xếp chồng lên nhau như thế này mà trục x là giờ và trục y tỷ lệ Prop2 cho mỗi thể loại đưa ra bởi các màu sắc khác nhau

Answer 1

Bạn có thể sử dụng stackpoly từ gói plotrix:

library(plotrix) 
#create proportions table 
pdat <- prop.table(xtabs(Prop2~Hour+Category,Dat),margin=1) 
#draw chart 
stackpoly(pdat,stack=T,xaxlab=rownames(pdat)) 
#add legend 
legend(1,colnames(pdat),bg="#ffffff55",fill=rainbow(dim(pdat)[2])) 

Answer 2

Bạn có thể sử dụng gói ggplot2 từ Hadley Wickham cho điều đó.

R> library(ggplot2) 

Một bộ dữ liệu ví dụ:

R> d <- data.frame(t=rep(0:23,each=4),var=rep(LETTERS[1:4],4),val=round(runif(4*24,0,50))) 
R> head(d,10) 
    t var val 
1 0 A 1 
2 0 B 45 
3 0 C 6 
4 0 D 14 
5 1 A 35 
6 1 B 21 
7 1 C 13 
8 1 D 22 
9 2 A 20 
10 2 B 44 

Và sau đó bạn có thể sử dụng ggplot với geom_area:

R> ggplot(d, aes(x=t,y=val,group=var,fill=var)) + geom_area(position="fill") 

Answer 3

Nếu bạn muốn tận biên giới xa bạn có thể sử dụng scale_x_discrete và coord_cartesian cách này

p <- ggplot(d, aes(x=Date,y=Volume,group=Platform,fill=Platform)) + geom_area(position="fill") 
base_size <- 9 
p + theme_set(theme_bw(base_size=9)) + scale_x_discrete(expand = c(0, 0)) + coord_cartesian(ylim=c(0,1))