Time series straight line plotting - r
I'm quite new to R and I have this task I need to complete. I would like top produce a plot like the following.
I did it with excel but I don't like the appearance, I think I can get a better plot using ggplot2.
The sample data for this plot:
date,A,B,C,D,E,F,G,H
1/1/1965,1,,,4,,6,7,
1/2/1965,1,,,4,,6,7,
1/3/1965,1,,,4,,6,7,
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11/8/1965,1,2,,,5,,7,8
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11/10/1965,1,2,,,5,,7,8
11/11/1965,1,2,,,5,,7,8
11/12/1965,1,2,,,5,,7,8
11/13/1965,1,2,,,5,,7,8
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11/18/1965,1,2,,,5,,7,8
11/19/1965,1,2,,,5,,7,8
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11/29/1965,1,2,3,,5,6,7,8
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12/21/1965,1,2,3,,5,6,7,8
12/22/1965,1,2,3,,,6,7,8
12/23/1965,1,2,3,,,6,7,8
12/24/1965,1,2,3,,,6,7,8
12/25/1965,1,2,3,,,6,7,8
12/26/1965,1,2,3,,,6,7,8
12/27/1965,1,2,3,,,6,7,8
12/28/1965,1,2,3,,,6,7,8
12/29/1965,1,2,3,,,6,7,8
12/30/1965,1,2,3,,,6,7,8
12/31/1965,1,2,3,,,6,7,8
My Data frame can be found in the following link
https://drive.google.com/file/d/1IQl_KKNONI7WiBloSmS_ZepVlakRBpUt/view?usp=sharing
Try reshaping and using geom_line():
library(dplyr)
library(tidyr)
library(ggplot2)
#Load data
df <- read.csv('SampleData.csv',stringsAsFactors = F)
#Code
df %>%
mutate(date=as.Date(date,'%m/%d/%Y')) %>%
pivot_longer(-date) %>%
ggplot(aes(x=date,y=value,group=name,color=name))+
geom_line()+
scale_x_date(date_labels = '%Y-%m-%d',breaks = '5 year')+
scale_y_continuous(breaks = seq(0,10,by=1))
Output:
Related
Calculating polygon intersecting area with gArea and gIntersection error in R
I have two polygons coords1[,1] -15.99719 -16.01133 -16.04000 -16.08308 -16.14041 -16.21175 -16.29681 -16.39525 -16.50668 -16.63064 -16.76664 -16.91413 -17.07252 -17.24116 -17.41939 -17.60647 -17.80166 -18.00417 -18.21319 -18.42788 -18.64736 -18.87076 -19.09718 -19.32570 -19.55541 -19.78538 -20.01468 -20.24240 -20.46760 -20.68940 -20.90688 -21.11919 -21.32546 -21.52486 -21.71659 -21.89988 -22.07399 -22.23822 -22.39191 -22.53443 -22.66522 -22.78374 -22.88953 -22.98215 -23.06124 -23.12646 -23.17757 -23.21435 -23.23666 -23.24441 -23.23756 -23.21615 -23.18025 -23.13002 -23.06566 -22.98742 -22.89562 -22.79063 -22.67288 -22.54283 -22.40101 -22.24800 -22.08440 -21.91088 -21.72813 -21.53690 -21.33795 -21.13208-20.92012 -20.70293 -20.48137 -20.25635 -20.02876 -19.79953 -19.56958 -19.33983 -19.11120 -18.88463 -18.66102 -18.44127 -18.22626 -18.01687 -17.81393 -17.61826 -17.43066 -17.25187 -17.08262 -16.92358 -16.77540 -16.63868 -16.51396 -16.40174 -16.30249 -16.21659 -16.14440 -16.08620 -16.04224 -16.01268 -15.99764 -15.99719 coords1[,2] 6.225418 6.262789 6.300443 6.338229 6.375996 6.413591 6.450863 6.487662 6.523839 6.559250 6.593750 6.627202 6.659471 6.690426 6.719943 6.747904 6.774196 6.798712 6.821354 6.842031 6.860660 6.877166 6.891481 6.903550 6.913322 6.920758 6.925830 6.928515 6.928804 6.926696 6.922198 6.915329 6.906116 6.894597 6.880818 6.864834 6.846711 6.826520 6.804343 6.780269 6.754396 6.726828 6.697675 6.667055 6.635091 6.601912 6.567652 6.532448 6.496442 6.459780 6.422608 6.385077 6.347338 6.309542 6.271842 6.234389 6.197335 6.160829 6.125017 6.090044 6.056051 6.023174 5.991546 5.961295 5.932541 5.905401 5.879985 5.856394 5.834723 5.815060 5.797484 5.782066 5.768867 5.757941 5.749333 5.743075 5.739195 5.737707 5.738617 5.741922 5.747609 5.755654 5.766025 5.778680 5.793569 5.810631 5.829798 5.850993 5.874129 5.899115 5.925849 5.954224 5.984126 6.015434 6.048021 6.081758 6.116508 6.152130 6.188483 6.225418 coords1.sys[,1] -17.27076 -17.28943 -17.32370 -17.37346 -17.43849 -17.51853 -17.61326 -17.72229 -17.84520 -17.98148 -18.13059 -18.29192 -18.46483 -18.64862 -18.84254 -19.04583 -19.25765 -19.47717 -19.70348 -19.93569 -20.17285 -20.41402 -20.65821 -20.90445 -21.15175 -21.39911 -21.64554 -21.89003 -22.13161 -22.36931 -22.60216 -22.82924 -23.04962 -23.26241 -23.46677 -23.66187 -23.84692 -24.02117 -24.18394 -24.33455 -24.47241 -24.59695 -24.70769 -24.80416 -24.88599 -24.95284 -25.00445 -25.04060 -25.06116 -25.06603 -25.05520 -25.02871 -24.98667 -24.92926 -24.85668 -24.76926 -24.66732 -24.55129 -24.42163 -24.27886 -24.12357 -23.95636 -23.77792 -23.58897 -23.39027 -23.18261 -22.96683 -22.74380 -22.51443 -22.27962 -22.04034 -21.79754 -21.55219 -21.30530 -21.05785 -20.81083 -20.56525 -20.32209 -20.08233 -19.84693 -19.61685 -19.39301 -19.17632 -18.96763 -18.76781 -18.57764 -18.39789 -18.22930 -18.07253 -17.92822 -17.79696 -17.67926 -17.57560 -17.48640 -17.41203 -17.35277 -17.30887 -17.28050 -17.26778 -17.27076 coords1.sys[,2] 6.465179 6.538004 6.611223 6.684541 6.757663 6.830295 6.902143 6.972919 7.042338 7.110120 7.175992 7.239689 7.300955 7.359542 7.415215 7.467750 7.516935 7.562573 7.604478 7.642483 7.676435 7.706197 7.731648 7.752688 7.769230 7.781208 7.788574 7.791299 7.789371 7.782798 7.771606 7.755841 7.735567 7.710864 7.681832 7.648589 7.611267 7.570018 7.525007 7.476416 7.424440 7.369288 7.311183 7.250359 7.187060 7.121542 7.054068 6.984910 6.914346 6.842661 6.770143 6.697084 6.623779 6.550522 6.477608 6.405332 6.333984 6.263851 6.195216 6.128355 6.063538 6.001025 5.941069 5.883910 5.829778 5.778892 5.731457 5.687664 5.647688 5.611692 5.579819 5.552199 5.528941 5.510141 5.495874 5.486197 5.481149 5.480751 5.485003 5.493890 5.507375 5.525404 5.547904 5.574784 5.605938 5.641238 5.680543 5.723695 5.770520 5.820829 5.874419 5.931076 5.990571 6.052663 6.117104 6.183634 6.251984 6.321880 6.393041 6.465179 plot(1,1,ylim=c(0,15),xlim=c(-30,-10), t="n", xlab="", ylab="") polygon(coords1[,1], coords1[,2], border=2,col=alpha("red",0.5)) polygon(coords1.sys[,1], coords1.sys[,2], border=2,col=alpha("black",0.5)) I am trying to calculate the percent overlap, as shown using gArea and gIntersection here. kt.small.g=data.frame(coords1[,1], coords1[,2]) names(kt.small.g)=c("x","y") summary(kt.small.g) kt.small.s=data.frame(coords1.sys[,1], coords1.sys[,2]) names(kt.small.s)=c("x","y") kt.small.g_pol <- Polygons(list(Polygon(kt.small.g)), "small.g") kt.small.s_pol <- Polygons(list(Polygon(kt.small.s)), "small.s") kt.small.g_area <- gArea(shape["small.g"]) kt.small.intersections <- gIntersection(shape["small.g"], shape["small.s"]) but after running kt.small.g_area <- gArea(shape["small.g"]) or kt.small.intersections <- gIntersection(shape["small.g"], shape["small.s"]) I get the error: Error in h(simpleError(msg, call)) : error in evaluating the argument 'obj' in selecting a method for function 'is.projected': NAs not permitted in row index I have run through the code in the linked example without error. I have checked my data for NAs, parallel structure to the example, and tried to change the names in shape[] to smaller strings or strings without "." and I still get the same error. Thank you for your help.
Not sure what percentage you're after, but all of the areas are listed below for you to do the math on. The following solution uses the sf library to work with the spatial objects. If you're working with sp objects (SpatialPolygonsDataframes, etc), they can usually be changed to sf using as(x, 'sf'). library(dplyr) library(ggplot2) library(sf) # Cleaning your data pasted from SO poly1_x <- as.numeric(c("-15.99719", "-16.01133", "-16.04000", "-16.08308", "-16.14041", "-16.21175", "-16.29681", "-16.39525", "-16.50668", "-16.63064", "-16.76664", "-16.91413", "-17.07252", "-17.24116", "-17.41939", "-17.60647", "-17.80166", "-18.00417", "-18.21319", "-18.42788", "-18.64736", "-18.87076", "-19.09718", "-19.32570", "-19.55541", "-19.78538", "-20.01468", "-20.24240", "-20.46760", "-20.68940", "-20.90688", "-21.11919", "-21.32546", "-21.52486", "-21.71659", "-21.89988", "-22.07399", "-22.23822", "-22.39191", "-22.53443", "-22.66522", "-22.78374", "-22.88953", "-22.98215", "-23.06124", "-23.12646", "-23.17757", "-23.21435", "-23.23666", "-23.24441", "-23.23756", "-23.21615", "-23.18025", "-23.13002", "-23.06566", "-22.98742", "-22.89562", "-22.79063", "-22.67288", "-22.54283", "-22.40101", "-22.24800", "-22.08440", "-21.91088", "-21.72813", "-21.53690", "-21.33795", "-21.13208","-20.92012", "-20.70293", "-20.48137", "-20.25635", "-20.02876", "-19.79953", "-19.56958", "-19.33983", "-19.11120", "-18.88463", "-18.66102", "-18.44127", "-18.22626", "-18.01687", "-17.81393", "-17.61826", "-17.43066", "-17.25187", "-17.08262", "-16.92358", "-16.77540", "-16.63868", "-16.51396", "-16.40174", "-16.30249", "-16.21659", "-16.14440", "-16.08620", "-16.04224", "-16.01268", "-15.99764", "-15.99719")) poly1_y <- c(6.225418, 6.262789, 6.300443, 6.338229, 6.375996, 6.413591, 6.450863, 6.487662, 6.523839, 6.55925, 6.59375, 6.627202, 6.659471, 6.690426, 6.719943, 6.747904, 6.774196, 6.798712, 6.821354, 6.842031, 6.86066, 6.877166, 6.891481, 6.90355, 6.913322, 6.920758, 6.92583, 6.928515, 6.928804, 6.926696, 6.922198, 6.915329, 6.906116, 6.894597, 6.880818, 6.864834, 6.846711, 6.82652, 6.804343, 6.780269, 6.754396, 6.726828, 6.697675, 6.667055, 6.635091, 6.601912, 6.567652, 6.532448, 6.496442, 6.45978, 6.422608, 6.385077, 6.347338, 6.309542, 6.271842, 6.234389, 6.197335, 6.160829, 6.125017, 6.090044, 6.056051, 6.023174, 5.991546, 5.961295, 5.932541, 5.905401, 5.879985, 5.856394, 5.834723, 5.81506, 5.797484, 5.782066, 5.768867, 5.757941, 5.749333, 5.743075, 5.739195, 5.737707, 5.738617, 5.741922, 5.747609, 5.755654, 5.766025, 5.77868, 5.793569, 5.810631, 5.829798, 5.850993, 5.874129, 5.899115, 5.925849, 5.954224, 5.984126, 6.015434, 6.048021, 6.081758, 6.116508, 6.15213, 6.188483, 6.225418) poly2_x <- c("-17.27076 -17.28943 -17.32370 -17.37346 -17.43849 -17.51853 -17.61326 -17.72229 -17.84520 -17.98148 -18.13059 -18.29192 -18.46483 -18.64862 -18.84254 -19.04583 -19.25765 -19.47717 -19.70348 -19.93569 -20.17285 -20.41402 -20.65821 -20.90445 -21.15175 -21.39911 -21.64554 -21.89003 -22.13161 -22.36931 -22.60216 -22.82924 -23.04962 -23.26241 -23.46677 -23.66187 -23.84692 -24.02117 -24.18394 -24.33455 -24.47241 -24.59695 -24.70769 -24.80416 -24.88599 -24.95284 -25.00445 -25.04060 -25.06116 -25.06603 -25.05520 -25.02871 -24.98667 -24.92926 -24.85668 -24.76926 -24.66732 -24.55129 -24.42163 -24.27886 -24.12357 -23.95636 -23.77792 -23.58897 -23.39027 -23.18261 -22.96683 -22.74380 -22.51443 -22.27962 -22.04034 -21.79754 -21.55219 -21.30530 -21.05785 -20.81083 -20.56525 -20.32209 -20.08233 -19.84693 -19.61685 -19.39301 -19.17632 -18.96763 -18.76781 -18.57764 -18.39789 -18.22930 -18.07253 -17.92822 -17.79696 -17.67926 -17.57560 -17.48640 -17.41203 -17.35277 -17.30887 -17.28050 -17.26778 -17.27076") poly2_x <- stringr::str_split(poly2_x, pattern = ' ') %>% unlist() poly2_y <- c(6.465179, 6.538004, 6.611223, 6.684541, 6.757663, 6.830295, 6.902143, 6.972919, 7.042338, 7.11012, 7.175992, 7.239689, 7.300955, 7.359542, 7.415215, 7.46775, 7.516935, 7.562573, 7.604478, 7.642483, 7.676435, 7.706197, 7.731648, 7.752688, 7.76923, 7.781208, 7.788574, 7.791299, 7.789371, 7.782798, 7.771606, 7.755841, 7.735567, 7.710864, 7.681832, 7.648589, 7.611267, 7.570018, 7.525007, 7.476416, 7.42444, 7.369288, 7.311183, 7.250359, 7.18706, 7.121542, 7.054068, 6.98491, 6.914346, 6.842661, 6.770143, 6.697084, 6.623779, 6.550522, 6.477608, 6.405332, 6.333984, 6.263851, 6.195216, 6.128355, 6.063538, 6.001025, 5.941069, 5.88391, 5.829778, 5.778892, 5.731457, 5.687664, 5.647688, 5.611692, 5.579819, 5.552199, 5.528941, 5.510141, 5.495874, 5.486197, 5.481149, 5.480751, 5.485003, 5.49389, 5.507375, 5.525404, 5.547904, 5.574784, 5.605938, 5.641238, 5.680543, 5.723695, 5.77052, 5.820829, 5.874419, 5.931076, 5.990571, 6.052663, 6.117104, 6.183634, 6.251984, 6.32188, 6.393041, 6.465179) # Make polygons as sf objects poly1 <- data.frame(x = poly1_x, y = poly1_y) %>% st_as_sf(coords = c('x', 'y')) %>% st_combine() %>% st_cast('POLYGON') poly2 <- data.frame(x = poly2_x, y = poly2_y) %>% st_as_sf(coords = c('x', 'y')) %>% st_combine() %>% st_cast('POLYGON') # Plot ggplot() + geom_sf(data = poly1, fill = 'red', alpha = .5) + geom_sf(data = poly2, fill = 'blue', alpha = .5) # Area of polygon1: (red) st_area(poly1) #> [1] 6.62603 # Area of polygon2: (blue) st_area(poly2) #> [1] 13.88645 # Area covered only by BOTH polygons (purple) st_intersection(poly1, poly2) %>% st_area #> [1] 5.678321 Created on 2020-12-30 by the reprex package (v0.3.0)
Convert set of coordinates in specyfic format into sf object (polygon) in R
I have data frame that contains variable with set of coordinates, which supposed to be a polygon. I’d like to try to convert it into sf geometry polygon, but I have little idea how to achieve this goal. Data looks like this: a <- c("[30.523311, 50.40919], [30.523111, 50.409093], [30.522475, 50.408781], [30.522484, 50.408771], [30.523591, 50.407804], [30.524049, 50.407403], [30.526558, 50.406062], [30.526791, 50.405939], [30.527487, 50.4057], [30.527787, 50.405564], [30.528793, 50.405209], [30.528718, 50.404554], [30.530223, 50.404552], [30.530133, 50.404363], [30.529104, 50.404185], [30.529018, 50.403965], [30.528933, 50.403337], [30.529986, 50.403227], [30.531422, 50.403077], [30.531336, 50.402585], [30.531743, 50.402489], [30.531612, 50.401577], [30.531505, 50.401447], [30.531483, 50.401211], [30.531489, 50.40103], [30.531873, 50.400999], [30.531932, 50.400429], [30.531961, 50.400257], [30.531965, 50.400233], [30.532439, 50.400174], [30.533329, 50.400062], [30.533369, 50.399868], [30.533435, 50.399542], [30.533478, 50.39954], [30.534231, 50.399498], [30.534229, 50.399863], [30.5354583263, 50.4005476511], [30.5361664295, 50.4004929412], [30.5361825227, 50.4008211999], [30.5366814136, 50.4008656514], [30.537257, 50.400902], [30.537703, 50.400882], [30.538053, 50.400829], [30.538949, 50.40062], [30.539305, 50.400619], [30.539605, 50.40051], [30.540023, 50.40049], [30.54056, 50.400838], [30.540828, 50.400443], [30.541166, 50.400788], [30.541501, 50.401137], [30.542203, 50.40115], [30.54236, 50.40171], [30.542792, 50.401676], [30.543223, 50.401641], [30.548297, 50.400637], [30.558722, 50.398574], [30.558969, 50.398794], [30.559252, 50.399041], [30.559338, 50.399931], [30.55938, 50.400163], [30.559447, 50.400539], [30.559532, 50.400916], [30.559051, 50.400983], [30.555229, 50.401518], [30.555258, 50.402649], [30.554082, 50.402791], [30.553204, 50.402945], [30.552119, 50.40318], [30.551907, 50.403224], [30.551414, 50.403334], [30.55056, 50.403525], [30.550566, 50.403544], [30.547881, 50.404161], [30.547819, 50.404175], [30.546416, 50.404497], [30.544978, 50.404827], [30.54398, 50.404963], [30.543771, 50.404992], [30.54248, 50.405173], [30.540812, 50.405404], [30.538729, 50.405488], [30.537509, 50.405536], [30.536298, 50.405576], [30.534761, 50.405593], [30.53247, 50.405613], [30.530065, 50.40586], [30.528, 50.406381], [30.527158, 50.406595], [30.525696, 50.407249], [30.52562, 50.407313], [30.525481, 50.40743], [30.525423, 50.407478], [30.525274, 50.4076], [30.524885, 50.407919], [30.524221, 50.408445], [30.523308, 50.409165], [30.52333, 50.409175], [30.523311, 50.40919]") b <- c("[30.517824, 50.405568], [30.517689, 50.40543], [30.517727, 50.405406], [30.517798, 50.405361], [30.517947, 50.405265], [30.518736, 50.405337], [30.519452, 50.405434], [30.520105, 50.405521], [30.52047, 50.405706], [30.520844, 50.405896], [30.521225, 50.405894], [30.521758, 50.405744], [30.524134, 50.404085], [30.524483, 50.403844], [30.524582, 50.403776], [30.524901, 50.403571], [30.524915, 50.403562], [30.524967, 50.403529], [30.525058, 50.40347], [30.525317, 50.403308], [30.525573, 50.403147], [30.526089, 50.402824], [30.526607, 50.4025], [30.527259, 50.402092], [30.527528, 50.401796], [30.528232, 50.40102], [30.528482, 50.400748], [30.528687, 50.400524], [30.528731, 50.400476], [30.528953, 50.400242], [30.529032, 50.400158], [30.529059, 50.400054], [30.529836, 50.399809], [30.530864, 50.399677], [30.530971, 50.39987], [30.53074, 50.400041], [30.53095, 50.400096], [30.53118, 50.401053], [30.531489, 50.40103], [30.531483, 50.401211], [30.531505, 50.401447], [30.531612, 50.401577], [30.531743, 50.402489], [30.531336, 50.402585], [30.531422, 50.403077], [30.529986, 50.403227], [30.528933, 50.403337], [30.529018, 50.403965], [30.529104, 50.404185], [30.530133, 50.404363], [30.530223, 50.404552], [30.528718, 50.404554], [30.528793, 50.405209], [30.527787, 50.405564], [30.527487, 50.4057], [30.526791, 50.405939], [30.526558, 50.406062], [30.524049, 50.407403], [30.523591, 50.407804], [30.522484, 50.408771], [30.519427, 50.407208], [30.519404, 50.407185], [30.519397, 50.407177], [30.518728, 50.406494], [30.518557, 50.406319], [30.517824, 50.405568]") polygons<- as.data.frame(c(a,b), ncol=1, nrow=2)%>% rename(polygon=1)
You need to parse these text strings into numbers, then convert into polygons. This function creates an sfc object that contains the polygons these vectors describe: polygonise <- function(strings) { do.call(c, lapply(strings, function(x) { cutstring <- unlist(strsplit(x, "\\[|\\]")) cutstring <- cutstring[nchar(cutstring) > 3] sf::st_sfc(sf::st_polygon(list(do.call(rbind, lapply(strsplit(cutstring, ", "), as.numeric))))) })) } So, for example, we can do: polygons$geometry <- polygonise(polygons$polygon) ggplot(polygons) + geom_sf(aes(geometry = geometry), fill = "forestgreen")
Your solution works perfectly on the example I provided. However, when I try to use your function on real data I get an error ("'MtrxSet(x, dim, type = "POLYGON", needClosed = TRUE)': polygons not (all) closed ". Perhaps my coordinates are flawed? Sorry for that, but I’m pretty new to R. a <- read_csv("https://raw.githubusercontent.com/slawomirmatuszak/Covid.UA/master/dzielnice.csv") b<- polygonise(a)
Discontinous graph - ggplot in R
I am using ggplot command to graph my data. I get this picture: The graph is ugly and discontinus; I look at another data and it looks like this: (Their code is in Step 2 on link: https://www.datascience.com/blog/introduction-to-forecasting-with-arima-in-r-learn-data-science-tutorials). How do I make my data look like that? My code is: daily_data = read.csv2('satni3.csv', header=TRUE, stringsAsFactors=FALSE) daily_data$Date = as.Date(daily_data$datum, format = "%Y.%m.%d") ggplot(daily_data, aes(Date, total)) + geom_line() + scale_x_date('day') + ylab("opterecenje") + xlab("") # total is the column with numbers that represent some data for a given date. Here is half of my data (there is 15 days missing), pasted, first are names of columns and then there is data: datum;sat;a11;a21;a31;b11;b21;b31;b41;b51;c11;c21;xx1;a12;a22;a32;b12;b22;b32;b42;b52;c12;c22;xx2;sum1;sum2;total 01.01.2017;00:00;0;16;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;62;4;1;0;0;0;0;1;0;0;16;68;84 01.01.2017;01:00;0;76;3;0;0;0;0;0;0;0;0;0;3;0;0;0;0;0;0;0;0;0;79;3;82 01.01.2017;02:00;0;151;3;2;0;0;0;0;0;0;0;0;15;0;1;0;0;0;0;0;0;0;156;16;172 01.01.2017;03:00;0;72;1;0;0;0;0;0;0;0;0;0;19;1;0;0;0;0;0;0;0;0;73;20;93 01.01.2017;04:00;0;32;1;0;0;0;0;0;0;0;0;0;18;0;0;0;0;0;0;0;0;0;33;18;51 01.01.2017;05:00;0;22;3;0;0;0;0;0;0;0;0;0;15;0;0;0;0;0;0;0;0;0;25;15;40 01.01.2017;06:00;0;7;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;12;0;0;0;0;0;0;1;0;0;7;13;20 01.01.2017;07:00;0;10;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;14;0;0;0;0;0;0;1;0;0;10;15;25 01.01.2017;08:00;0;9;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;11;0;0;0;0;0;0;0;0;0;9;11;20 01.01.2017;09:00;0;12;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;15;0;1;0;0;0;0;1;0;0;12;17;29 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The issue you have, if you look at your data closely, is actually that you have several values per day (i.e., hourly data), but as.Date() produces only a date with no time. Therefore, the figure you're plotting is correct because you're plotting all values on the same day together. To fix this, you need to produce a column of the hourly (date and time) data to use in your plots. I am particularly fond of the lubridate package, so I've used that here to help: library(lubridate) library(ggplot2) daily_data$datetime <- paste(daily_data$datum, daily_data$sat, sep=" ") daily_data$Date <- dmy_hm(daily_data$datetime) ggplot(daily_data, aes(Date, total)) + geom_line() + ylab("opterecenje") + xlab("") # total is the column with numbers that represent some data for a given date.
Scatterplot/volcano plot as an output from t.test
It is my data: > dput(data) structure(list(foldchange = c(-0.17853057272962, 3.60013440830337, 0.648944710423407, 1.38528656859267, 2.38882890772698, 1.91371568283765, 1.77591931363495, -1.51447851175922, 3.1416903855924, 1.51711016957237, 3.14707703341916, -1.44751697381751, 1.23658565660726, -0.512829478520189, 1.68928069854351, 2.07214007434345, 1.24799276690488, 6.25149659558487, 6.35918877435554, 5.86088034655694, 6.38890659730165, 5.05510489389194, 4.62060389613534, 3.75508710774868, 4.18575763169519, 5.31627264153051, 5.87091236649665, 6.71464565321037, 5.24000610137973, 4.25821377851955, 7.32277714374523, 3.1963295806222, 7.26249808789293, 4.44427454088613, 6.21495395454133, 8.74469985969472, 7.49982946564144, 4.45020943795387, 5.66199031471621, 5.29959827685333, 8.65819317196484, 5.86664903755707, 4.5740575604176, 8.24504501687473, 5.7916074097308, 4.18199181353134, 6.73956641707995, 4.60357435173805, 5.9205153184753, 3.65014593638562, 3.25607795403669, 5.56919529940933, 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"Mark_240", "Mark_241", "Mark_242"), class = "data.frame") I would like to create a nice graph (publication wise) to represent a data stored in this data frame. In general I would like to create a scatterplot or volcano plot with colors/shapes indicating what is important in my data. I would like to achieve something like that: Or: As a filter cutoff we can start with: foldchange > 4 & all_pvalue < 0.05. I would like to also have a possibility to highlight (different color/shape and with a label) only couple of rows. Lets say as a starting point I would like to highlight Mark_23 and Mark_65. Is it doable in R ? I have already tried something with volcano plot: volcano = ggplot(data = data, aes(x = foldchange, y = -1*log10(all_pvalue))) volcano + geom_point() Can someone help me with going further ?
Here is an attempt to show what's possible data$zones := interaction(abs(data$foldchange)>4,data$all_pvalue<0.05) library(ggplot2) library(ggrepel) ggplot(data = data, aes(x = foldchange, y = -1*log10(all_pvalue),color = zones))+ geom_point()+ theme_light()+ geom_label_repel(aes(label=ifelse(probename %in% c("Mark_23","Mark_65"),as.character(probename),"")), box.padding = 0.35, point.padding = 0.5, segment.color = 'grey50',show.legend = FALSE) + geom_hline(yintercept = -1*log10(0.05),linetype = "dashed")+ geom_vline(xintercept = 4,linetype = "dashed")+ scale_color_manual(labels = c("bad", "also bad","good","not sure"), values = c("gray50","green","blue", "red"))+ labs(x = "fold change", y = expression(log[10](p)), color = "meaning") there are many things here. geom_label_repel from library(ggrepel) allow to link your few points you want to show with a label. The easiest way of having the different colours is to create a variable that says in what zone you are. That is what I did with the zones variable, that you use in colour to have a changing color. You can manualy change it with the scale_color_manual function. In the labs function I used the expression function that allows you to do superscripts. You can of course change the theme including, margins, axis, text size etc. You can for example add theme(legend.position="top") to your plot to have the legend on top.
geom_area fill not working ggplot2
I'm trying to do a stacked area plot in ggplot2. I seem to have followed the code correctly but the output is different. The code seems to work but the areas aren't exactly filled. Anything wrong with my code? or is it the ggplot2 package? Code below: ggplot(stacks, aes(x=year, y=remit, fill=polcat3, colour=polcat3) ) + geom_area(aes(fill=polcat3), position='fill') my plot My data year,polcat3,remit 2000,Auto,57131999.97 2000,Auto,139199996.9 2000,Auto,4821840600 2000,Auto,10352872.85 2000,Auto,2852000000 2000,Auto,2161018799 2000,Auto,103622840.9 2000,Auto,39000000 2000,Auto,1075000000 2000,Auto,56885414.12 2000,Auto,180000000 2000,Auto,1340000000 2000,Demo,86343658.45 2000,Demo,87064697.27 2000,Demo,1967528809 2000,Demo,58235450.74 2000,Demo,126870002.7 2000,Demo,1649354980 2000,Demo,26245557.79 2000,Demo,1610122925 2000,Demo,135975250.2 2000,Demo,1838800049 2000,Demo,1322301025 2000,Demo,596200012.2 2000,Demo,641289794.9 2000,Demo,280652252.2 2000,Demo,1190199951 2000,Demo,12883465820 2000,Demo,891700012.2 2000,Demo,49942501.07 2000,Demo,72300003.05 2000,Demo,178600006.1 2000,Demo,7524542969 2000,Demo,73163955.69 2000,Demo,12000000 2000,Demo,177000000 2000,Demo,746886.1938 2000,Demo,9450584.412 2000,Demo,111498191.8 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The geom_area charts are just geom_ribbon charts with the range fixed to 0. Since you have multiple overlapping points in your ribbon chart, I think you need to modify your position tag to 'stack' instead of 'fill'. You also might need to tell ggplot to provide an order to your raw y variable by using: ggplot(stacks, aes(x=year, y=order(remit), fill=polcat3, colour=polcat3) Without seeing your data finding the root cause is difficult
Your problem is you have multiple values for each year, and ggplot doesnt know what to do with them. To fix this we should aggregate our data. Here I'll use dplyr: library(dplyr) stacks2 <-stacks %>% group_by(polcat3, year) %>% summarise(remit = sum(remit)) Now with our data summed by year, the plot works nicely, using your code (modified to run on stacks2, our summarised data). You can use position = "fill" if you'd like it all to end at 1.: ggplot(stacks2, aes(x=year, y=remit, fill=polcat3, colour=polcat3) ) + geom_area(aes(fill=polcat3), position='stack')
Now you have to provide almost every value, which was set by default previously: ggplot(stacks, aes(x=year, y=order(remit), group=polcat3, fill=polcat3, colour=polcat3)+ geom_area(position='stack') Pay attention to group variable