Метод loess не выполняется на фрейме данных из-за того, что нескольким рядам не хватает точек данных

У меня фрейм данных такой:

dput (хх)

structure(list(TimeStamp = structure(c(15705, 15706), class = "Date"), 
    Host = c("Host1", "Host2"), OS = structure(c(1L, 1L), .Label = "solaris", class = "factor"), 
    ID = structure(c(1L, 1L), .Label = "1234", class = "factor"), 
    Class = structure(c(1L, 1L), .Label = "Processor", class = "factor"), 
    Stat = structure(c(1L, 1L), .Label = "CPU", class = "factor"), 
    Instance = structure(c(1L, 1L), .Label = c("_Total", "CPU0", 
    "CPU1", "CPU10", "CPU11", "CPU12", "CPU13", "CPU14", "CPU15", 
    "CPU16", "CPU17", "CPU18", "CPU19", "CPU2", "CPU20", "CPU21", 
    "CPU22", "CPU23", "CPU3", "CPU4", "CPU5", "CPU6", "CPU7", 
    "CPU8", "CPU9"), class = "factor"), Average = c(4.39009345794392, 
    5.3152972972973), Min = c(3.35, -0.01), Max = c(5.15, 72.31
    )), .Names = c("TimeStamp", "Host", "OS", "ID", "Class", 
"Stat", "Instance", "Average", "Min", "Max"), row.names = c(NA, 
-2L), class = "data.frame")

Этот фрейм данных огромен и имеет много хостов. Проблема, с которой я сталкиваюсь, состоит в том, что, когда хост, подобный выше, не имеет достаточного количества точек данных, следующий ggplot дает сбой, в основном, жалуясь на то, что у него недостаточно точек данных для рисования графика.

ggplot(xx, aes(TimeStamp, Max, group=Host, colour=Host)) + geom_point() + geom_smooth(mehtod="loess")

Как я могу проверить и посмотреть, имеет ли конкретный хост в этом фрейме данных больше 10 точек данных, если да, используйте method="loess". если количество точек данных для хоста меньше 10, используйте method="lm"

Источник

3 ответа

Решение

Да, это было сложно найти, но, кажется, это возможно,

# for reproducibility
set.seed(42)
# The idea is to first split the data to < 10 and >= 10 points
# I use data.table for that
require(data.table)
dt <- data.frame(Host = rep(paste("Host", 1:10, sep=""), sample(1:20, 10)), 
         stringsAsFactors = FALSE)
dt <- transform(dt, x=sample(1:nrow(dt)), y = 15*(1:nrow(dt)))
dt <- data.table(dt, key="Host")
dt1 <- dt[, .SD[.N >= 10], by = Host]
dt2 <- dt[, .SD[.N < 10], by = Host]

# on to plotting now    
require(ggplot2)
# Now, dt1 has all Hosts with >= 10 observations and dt2 the other way round
# plot now for dt1
p <- ggplot(data=dt1, aes(x = x, y = y, group = Host)) + geom_line() + 
         geom_smooth(method="loess", se=T)
# plot geom_line for dt2 by telling the data and aes
# The TRICKY part: add geom_smooth by telling data=dt2
p <- p + geom_line(data = dt2, aes(x=x, y=y, group = Host)) + 
            geom_smooth(data = dt2, method="lm", se=T)

p

(Это ужасный пример. Но он дает вам идею).ggplot2

Источник

В дополнение к превосходному ответу Аруна, я думаю, вам просто нужно визуально различить, например, использовать сплошную линию для лёсса, пунктирную линию для лм:

p <- ggplot(data=dt1, aes(x = x, y = y, group = Host)) + geom_line() + 
         geom_smooth(method='loess', linetype='solid', se=T)

p <- p + geom_line(data = dt2, aes(x=x, y=y, group = Host)) + 
            geom_smooth(data = dt2, method='lm', linetype='dashed', se=T)
Источник

Предупреждающие сообщения могут быть предотвращены путем дублирования точек данных и установки параметра span функции geom_smooth . Например:

      data <- rbind(dt1, dt2)
p <- ggplot(data=dt1, aes(x = x, y = y, group = Host)) + geom_line() + 
         geom_smooth(method='loess', span = 1.4, se=T)

Если предупреждения остались, вы можете попробовать другие значения параметра span.

Источник
Другие вопросы по тегам