通过geom_rect使用因子水平 [英] Using factor levels with geom_rect

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本文介绍了通过geom_rect使用因子水平的处理方法，对大家解决问题具有一定的参考价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧！

问题描述

我有像node002，node004，node006，node016，node017，node018这样的因子级别，这些级别是针对日期绘制的。我正在尝试使用 geom_rect 来为某段时间设定一个给定的因子水平。对于日期，我可以做一些类似于 ymin = as.Date（2014年4月8日，format =％d-％b-％Y）。

是否可以根据因子水平来规定 ymin ？如果是这样，它将如何完成？



以下是一些可以澄清问题的更多信息：



数据如下： 

  17-Mar-2014 node004 node016 node018 node020 node025 node034 node041 
 15-Sep -2014 node002 node016 node061 node098 
 8-Sep-2014 node002 node016 node020 node061 
 1-Sep-2014 node002 node016 node020 node061 
 2014年8月25日node002 node020 node061 
 11- Aug-2014 node006 node020 
 2014年8月4日node020 
 2014年7月28日node020 
 2014年7月21日node020 
 2014年7月14日node016 node020 node061 
 7-Jul-2014 node016 node020 node061 $ b $ 30 30-Jun-2014 node016 node020 node061 
 23-Jun-2014 node016 node020 node061 $ b $ 7 7-Apr-2014 node004 node018 node025 node034 node041 node057 
 10-Mar-2014 node004 node016 node018 node020 node025 node034 node041 $ b $ 3 3-Mar-2014 node004 node016 node018 node020 node025 node034 node041 
 19-Aug-2013 node016 node018 node025 node057 node065 
 12- Aug-2013 node025 node057 n ode080 
 5-Aug-2013 node020 node025 node080 
 2013年7月29日node020 node025 node080 
 2013年7月22日node025 node080 $ b $ 15 15-Jul-2013 node025 node080 
 8-Jul-2013 node025 
 2013年7月1日node025 
 24-Jun-2013 node025 
 2013年6月17日node025 
 27-May-2013 node057 
 2013年5月13日node018 node025 node057 node080 
 6-May-2013 node017 node018 node025 node057 
 29-Apr-2013 node018 
 22-Apr-2013 node018 node020 node025 node050 node080 
 15-Apr-2013 node018 node020 node025 node080 
 8-Apr-2013 node018 node020 node025 node080 
 2013年4月1日node018 node020 node025 node080 
 25-Mar-2013 node017 node080 
 18-Mar-2013 node047 
 2013年3月11日node025 
 2013年2月25日node034 
 2013年2月18日node034 
 2013年2月11日node025 node034 node061 
 2013年2月4日node025 node034 node061 
 2013年1月28日node025 node034 node061 
 2013年1月21日node025 node034 node050 node061 
 2013年1月14日node025 node034 node061 
 2013年1月7日node025 node061 *强调文本* 
 16-Jun-2014 node016 node020 node061 
 9-Jun-2014 node016 node020 node061 
 2-Jun-2014 node016 node020 node061 
 26-May-2014 node016 node020 node061 
 19- May-2014 node020 node061 
 12-May-2014 node016 node020 node061 
 5-May-2014 node020 
 28-Apr-2014 node004 node018 node025 node034 node041 node057 
 21-Apr- 2014 node004 node016 node018 node025 node034 node041 node057 
 2014年4月14日node004 node016 node018 node025 node034 node041 node057 
 31-Mar-2014 node004 node018 node025 node034 node041 node057 
 24-Mar-2014 node004 node018 node020 node034 node041 node057 
 17-Feb-2014 node004 node016 node018 node034 
 10-Feb-2014 node004 node018 node020 $ b $ 3 2014年2月3日node004 node018 node025 
 2014年1月27日node004 node018 node020 node025 
 20-Jan-2014 node004 node018 node020 node025 
 2014年1月13日node004 node018 node020 node025 node041 $ b $ 6 6-Jan-2014 node016 node020 node025 node041 node047 node082 
 30-Dec-2013 node016 node020 node025 node041 
 2 2013年12月3日node016 node020 node025 node041 node057 
 16-Dec-2013 node020 node025 node041 node087 
 2013年12月9日node016 node018 node020 node025 node065 
 2-Dec-2013 node018 node020 node025 
 2013年11月25日node020 node025 
 18-Nov-2013 node020 node025 
 2013年11月11日node020 
 2013年11月4日node020 
 2013年10月28日node016 node020 node025 
 2013年10月21日node025 
 14-Oct-2013 node017 node020 node025 
 2013年10月7日node020 node025 
 30-Sep-2013 node016 node020 node025 
 23-Sep-2013 node020 node025 node057 
 16-Sep-2013 node025 node057 
 9-Sep-2013 node025 
 2-Sep-2013 node016 node025 
 26-Aug- 2013 node016 node018 node025 node057 node065 
 18-Aug-2014 node002 node006 node020

代码I尝试看起来像这样

  require（ggplot2）
 require（reshape2）
 require（scales）
 
 df<  -  read.table（〜/ tmp / ipmi_data.txt，fill = T）
 flandata<  -  melt（df，id.vars =V1）
 flandata< -  flatdata [！flatdata $ value ==，] 
 flatdata<  -  flatdata [order（flatdata $ value），] 
 flatdata $ value<  -  factor（flatdata $ value，levels = sort （level（flatdata $ value）））
 ggplot（flatdata [flatdata $ value！=，]）+ 
 geom_point（aes（x = value，y = as.Date（V1，format = ％d-％b-％Y）），size = 3，alpha = 0.9）+ 
 scale_x_discrete（name =Node）+ 
 ylab（Date）+ 
 geom_rect（aes（ymin = as.Date（2014年4月8日，format =％d-％b-％Y），
 ymax = as.Date（2014年4月30日，格式=％d-％b-％Y），
 xmin =node002，xmax =node098），
 fill =red，alpha = 0.25）+ 
 coord_flip（）

结果图在所有因子水平上都有一个矩形：





<但是，我想为特定的级别设置单独的矩形，例如给定的日期间隔中的node004和node057。



是是否可以使用一个级别的索引作为坐标来定义矩形的垂直范围，如果是这样的话，怎么样？

解决方案

在comp.lang.r.general邮件列表
（ http://permalink.gmane.org/gmane.comp.lang.r.general/313656 ）。我最终添加了以下内容：

$ p $ nodelist< - sort（levels（flatdata $ value））
 code>

然后使用

  geom_rect（aes（ymin = as.Date（2014年4月8日，format =％d-％b-％Y），
 ymax = as.Date（2014年4月30日， （节点列表==node004） -  0.5，
 xmax = which（nodelist ==node004）+0.5，格式=％d-％b-％Y），
 xmin = 
 fill =red，alpha = 0.25））


I have factor levels like "node002" "node004" "node006" "node016" "node017" "node018" which are being plotted against dates. I am trying to underlay a given factor level for a period using geom_rect. For the dates, I can do something like ymin=as.Date("8-Apr-2014", format="%d-%b-%Y").

Is it possible to I stipulate, say ymin in terms of the factor levels? If so, how would it be done?

Here is some more information to try to clarify the issue:

The data look like this:

17-Mar-2014 node004 node016 node018 node020 node025 node034 node041
15-Sep-2014 node002 node016 node061 node098
8-Sep-2014 node002 node016 node020 node061
1-Sep-2014 node002 node016 node020 node061
25-Aug-2014 node002 node020 node061
11-Aug-2014 node006 node020
4-Aug-2014 node020
28-Jul-2014 node020
21-Jul-2014 node020
14-Jul-2014 node016 node020 node061
7-Jul-2014 node016 node020 node061
30-Jun-2014 node016 node020 node061
23-Jun-2014 node016 node020 node061
7-Apr-2014 node004 node018 node025 node034 node041 node057
10-Mar-2014 node004 node016 node018 node020 node025 node034 node041
3-Mar-2014 node004 node016 node018 node020 node025 node034 node041
19-Aug-2013 node016 node018 node025 node057 node065
12-Aug-2013 node025 node057 node080
5-Aug-2013 node020 node025 node080
29-Jul-2013 node020 node025 node080
22-Jul-2013 node025 node080
15-Jul-2013 node025 node080
8-Jul-2013 node025
1-Jul-2013 node025
24-Jun-2013 node025
17-Jun-2013 node025
27-May-2013 node057
13-May-2013 node018 node025 node057 node080
6-May-2013 node017 node018 node025 node057
29-Apr-2013 node018
22-Apr-2013 node018 node020 node025 node050 node080
15-Apr-2013 node018 node020 node025 node080
8-Apr-2013 node018 node020 node025 node080
1-Apr-2013 node018 node020 node025 node080
25-Mar-2013 node017 node080
18-Mar-2013 node047
11-Mar-2013 node025
25-Feb-2013 node034
18-Feb-2013 node034
11-Feb-2013 node025 node034 node061
4-Feb-2013 node025 node034 node061
28-Jan-2013 node025 node034 node061
21-Jan-2013 node025 node034 node050 node061
14-Jan-2013 node025 node034 node061
7-Jan-2013 node025 node061*emphasized text*
16-Jun-2014 node016 node020 node061
9-Jun-2014 node016 node020 node061
2-Jun-2014 node016 node020 node061
26-May-2014 node016 node020 node061
19-May-2014 node020 node061
12-May-2014 node016 node020 node061
5-May-2014 node020
28-Apr-2014 node004 node018 node025 node034 node041 node057
21-Apr-2014 node004 node016 node018 node025 node034 node041 node057
14-Apr-2014 node004 node016 node018 node025 node034 node041 node057
31-Mar-2014 node004 node018 node025 node034 node041 node057
24-Mar-2014 node004 node018 node020 node034 node041 node057
17-Feb-2014 node004 node016 node018 node034
10-Feb-2014 node004 node018 node020
3-Feb-2014 node004 node018 node025
27-Jan-2014 node004 node018 node020 node025
20-Jan-2014 node004 node018 node020 node025
13-Jan-2014 node004 node018 node020 node025 node041
6-Jan-2014 node016 node020 node025 node041 node047 node082
30-Dec-2013 node016 node020 node025 node041
23-Dec-2013 node016 node020 node025 node041 node057
16-Dec-2013 node020 node025 node041 node087
9-Dec-2013 node016 node018 node020 node025 node065
2-Dec-2013 node018 node020 node025
25-Nov-2013 node020 node025
18-Nov-2013 node020 node025
11-Nov-2013 node020
4-Nov-2013 node020
28-Oct-2013 node016 node020 node025
21-Oct-2013 node025
14-Oct-2013 node017 node020 node025
7-Oct-2013 node020 node025
30-Sep-2013 node016 node020 node025
23-Sep-2013 node020 node025 node057
16-Sep-2013 node025 node057
9-Sep-2013 node025
2-Sep-2013 node016 node025
26-Aug-2013 node016 node018 node025 node057 node065
18-Aug-2014 node002 node006 node020

The code I have tried looks like this

require(ggplot2)
require(reshape2)
require(scales)

df <- read.table("~/tmp/ipmi_data.txt",fill=T)
flatdata <- melt(df,id.vars="V1")
flatdata <- flatdata[!flatdata$value=="",]
flatdata <- flatdata[order(flatdata$value),]
flatdata$value <- factor(flatdata$value,levels=sort(levels(flatdata$value)))
ggplot(flatdata[flatdata$value != "",]) +
  geom_point(aes(x=value,y=as.Date(V1,format="%d-%b-%Y")),size=3,alpha=0.9) + 
  scale_x_discrete(name="Node") +
  ylab("Date") +
  geom_rect(aes(ymin=as.Date("8-Apr-2014", format="%d-%b-%Y"),
                ymax=as.Date("30-Apr-2014", format="%d-%b-%Y"),
                xmin="node002",xmax="node098"),
                fill="red", alpha=0.25) +
  coord_flip()

The resulting graph has a rectangle across all the factor levels:

However, I would like to have individual rectangle for specific levels, such a only for "node004" and "node057" in a given date interval.

So the question is whether is is possible to use the index of a level as a coordinate to define the vertical extent of the rectangle and, if so, how?

解决方案

I got some help after asking the same question on the comp.lang.r.general mailing list (http://permalink.gmane.org/gmane.comp.lang.r.general/313656). I ended up adding the following:

nodelist <- sort(levels(flatdata$value))

and then using 

geom_rect(aes(ymin=as.Date("8-Apr-2014", format="%d-%b-%Y"),
            ymax=as.Date("30-Apr-2014", format="%d-%b-%Y"),
            xmin=which(nodelist=="node004")-0.5,
            xmax=which(nodelist=="node004")+0.5,
            fill="red", alpha=0.25))

这篇关于通过geom_rect使用因子水平的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！

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