“Wspomóż rozwój naszego Bloga. Kliknij w Reklamę. Nic nie tracisz a zyskujesz naszą wdzięczność … oraz lepsze, ciekawsze TEKSTY. Dziękujemy”
Teraz skupimy się na innym bardzo popularnym typie wykresu: szeregach czasowych. Naszym celem jest zrozumienie, jak zachowują się nasze dane w ciągu ostatnich dni i, tak jak to zrobiliśmy wcześniej, chcemy dalej zdezagregować za pomocą kolorów, jak pokazuje poniższy wykres:
Jeśli przeczytałeś do tego momentu, powinieneś być w stanie zrozumieć większość z tego, co robi funkcja. Jedyną nową funkcją jest sale_dx_date() To nam pozwala określ formaty daty dla znaczników osi inne niż domyślne. W tym przypadku chcemy użyć podziału na dzień (tak jak to zrobiliśmy w niektórych przykładach wcześniej), ale chcemy mieć format na przykład etykiety podobny do July, 30, 2017 r. W tym celu korzystamy z formatów dat wspomnianych w poprzedniej sekcji i wysyłamy żądaną strukturę ciągu do parametru date_label:
graph_last_n_days <- function(data, n, y = NULL, color = NULL) {
subset <- filter_n_days_back(data, )
days_range <- paste(„(last „, n . „ days) „ , sep = „ „
date_sequence <- seq(min(subset[, „DATE”]),
max(subset{, „DATE”]), by = „day”
if (is.null(y) {
graph <= ggplot(subset, aes_strig(x = „DATE”, color = color)) +
ggtitle(paste(„Frequency”, days_range)) +
geom_point(stat = „count” , size = 3) +
geom_line(stat = „count” , size = 1)
} else {
aggregation <- get_aggregatio(y)
graph <- ggplot(subset, aes_string (
x = „DATE”,
y = y,
color = color)) +
ggtitle(paste(y, days_range)) + geom_point(
fun.y = aggregation,
stat = „summary” , size = 3) +
geom_lie (
fun.y = aggregation,
stat = „summary”, size = 1)
}
graph <- graph +
ylab(y)+
scale_x_date (
breaks = date_sequece,
date_labels = :%B %d , %Y”
)
return(graph)
PROFIT lub PROFIT_RATIO z ostatnich 30 dni, możesz użyć następującego kodu. Nie pokazujemy tych obrazów, aby zaoszczędzić miejsce:
graph_last_n_days(sales, 30)
graph_last_n_days(sales, 30, „PROFIT”)
graph_last_n_days(sales, 30 , „PROFIT_RATIO”)
Aby spojrzeć na wykresy liniowe częstotliwości, PROFIT i PROFIT_RATIO, to odróżnia
PROTEI_SOURCE z kolorami możesz użyć następującego kodu:
graph_last_n_days(sales, 30, color = “PROTEIN_SOURCE”)
graph_last_n_days(sales, 30, „PROFIT”, “PROTEIN_SOURCE”)
graph_last_n_days(sales, 30 , „PROFIT_RATIO”, “PROTEIN_SOURCE”)
Funkcji graph_last_n_days można używać z innymi ramkami danych. Na przykład, na wykresie STARS ocen z ostatnich 30 dni pochodzących z client_messages, wystarczy przekształcić zmienną kategorialną STARS na wartość liczbową zmienna z funkcją as.numeric, aby nie otrzymywać błędów z powodu niezgodności typów, i wywołaj tę funkcję.
Jeśli nie określisz zmiennej do zdezagregowania za pomocą kolorów, domyślnie wyświetli się wykres z czarnym:
aux <- client_messages
aux$STARA <- as.numeri(aux$STARS)
graph_last_n_days(aux, 30, „STARS”)