Получение участка сложенной области в R

Question

Этот вопрос является продолжением предыдущего вопроса, который я задавал.

Теперь у меня есть случай, когда есть столбец категории с проп. Таким образом, набор данных становится

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

В этом случае мне нужно сделать график с областями с накоплением в R с процентами этих разных категорий для каждого дня. Итак, результат будет похож.

        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%

Так что теперь я получу долю каждой категории в каждом часе, а затем построю график на графике с накоплением, например, где ось X - это час, а ось Y - процент проп2 для каждой категории, заданный разными цветами.

Answer 1

Вы можете использовать ggplot2 пакет от Хэдли Уикхем за это.

R> library(ggplot2)

Пример набора данных:

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

И тогда вы можете использовать ggplot с geom_area:

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

Answer 2

Ты можешь использовать stackpoly от plotrix пакет:

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 3

Если вы хотите убрать границы, вы можете использовать scale_x_discrete и ordin_cartesian таким образом

 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))