Time series straight line plotting

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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1/15/1965,1,,,4,,6,7,
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1/19/1965,1,2,,4,,6,7,
1/20/1965,1,2,,4,,6,7,
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3/31/1965,1,,,4,,6,,8
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11/8/1965,1,2,,,5,,7,8
11/9/1965,1,2,,,5,,7,8
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
11/14/1965,1,2,,,5,,7,8
11/15/1965,1,2,,,5,,7,8
11/16/1965,1,2,,,5,,7,8
11/17/1965,1,2,,,5,,7,8
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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12/20/1965,1,2,3,,5,6,7,8
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
01.01.2017;10:00;0;15;2;0;0;0;0;0;1;0;0;0;21;1;1;0;0;0;0;0;0;0;18;23;41
01.01.2017;11:00;0;37;1;0;0;0;0;0;0;0;0;0;28;3;0;0;0;0;0;0;0;0;38;31;69
01.01.2017;12:00;0;59;2;0;0;0;0;0;0;0;0;0;78;2;0;0;0;0;0;1;0;0;61;81;142
01.01.2017;13:00;0;70;0;1;0;0;0;0;2;0;0;3;88;4;0;0;0;0;0;1;0;1;73;97;170
01.01.2017;14:00;1;123;5;1;0;0;0;0;0;0;0;0;110;3;0;0;0;0;1;0;0;0;130;114;244
01.01.2017;15:00;3;101;0;0;0;0;0;0;6;0;0;1;124;4;0;0;0;0;0;1;0;0;110;130;240
01.01.2017;16:00;0;128;1;0;0;0;0;0;2;0;0;0;117;3;0;0;0;0;0;0;0;0;131;120;251
01.01.2017;17:00;1;126;2;0;0;0;0;1;0;0;0;0;99;2;0;0;0;0;0;1;0;0;130;102;232
01.01.2017;18:00;0;91;1;0;0;0;0;0;1;0;0;0;84;1;1;0;0;0;0;0;0;0;93;86;179
01.01.2017;19:00;0;69;2;1;0;0;0;0;1;0;0;0;53;4;1;0;0;0;0;0;0;0;73;58;131
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10.01.2017;18:00;0;78;6;1;0;2;0;0;0;0;0;0;84;2;2;0;0;0;1;2;0;0;87;91;178
10.01.2017;19:00;0;51;5;0;1;0;0;0;1;0;0;0;60;1;3;0;0;0;0;0;0;0;58;64;122
10.01.2017;20:00;0;39;1;2;1;0;0;0;1;0;0;0;54;2;2;0;0;0;1;0;0;0;44;59;103
10.01.2017;21:00;0;32;0;0;0;0;0;0;1;0;0;0;34;2;0;0;0;0;0;3;0;0;33;39;72
10.01.2017;22:00;0;22;0;0;0;0;0;0;1;0;0;0;25;0;0;0;0;0;0;1;0;0;23;26;49
10.01.2017;23:00;0;22;2;0;0;0;0;0;2;0;0;0;21;0;1;0;0;0;0;0;0;0;26;22;48
11.01.2017;00:00;0;9;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;5;1;0;0;0;0;0;0;0;0;9;6;15
11.01.2017;01:00;0;6;1;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;7;0;7
11.01.2017;02:00;0;1;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;2;2;0;0;0;0;0;0;0;0;1;4;5
11.01.2017;03:00;0;1;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;1;0;0;0;0;0;0;0;0;0;1;1;2
11.01.2017;04:00;0;0;1;0;0;0;0;0;1;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;2;0;2
11.01.2017;05:00;0;5;0;0;0;0;0;1;1;0;0;0;4;0;0;0;0;0;0;1;0;0;7;5;12
11.01.2017;06:00;0;8;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;9;1;0;0;0;0;0;2;0;0;8;12;20
11.01.2017;07:00;0;35;3;0;0;1;0;0;2;0;0;0;52;9;0;1;1;0;0;3;0;0;41;66;107
11.01.2017;08:00;0;80;2;4;2;7;0;0;0;0;0;0;99;3;4;1;9;0;1;2;0;0;95;119;214
11.01.2017;09:00;0;78;3;2;2;8;0;0;1;0;0;0;84;4;4;2;7;0;0;0;0;3;94;104;198
11.01.2017;10:00;0;61;6;6;4;9;0;0;1;0;0;1;80;10;3;3;7;0;0;0;0;0;87;104;191
11.01.2017;11:00;0;83;6;3;1;5;0;0;2;0;0;0;63;6;4;4;5;0;0;0;0;0;100;82;182
11.01.2017;12:00;1;96;7;3;3;13;0;1;0;0;0;0;91;8;4;2;13;0;0;0;0;1;124;119;243
11.01.2017;13:00;0;86;11;4;1;3;0;0;2;0;0;0;80;7;3;2;5;0;0;1;0;0;107;98;205
11.01.2017;14:00;0;100;6;3;2;6;0;0;1;0;0;0;92;4;2;4;8;0;0;1;0;0;118;111;229
11.01.2017;15:00;0;109;8;1;2;4;0;0;1;0;0;1;100;4;2;2;4;0;0;3;0;0;125;116;241
11.01.2017;16:00;0;118;4;2;1;4;0;0;4;0;0;0;108;7;1;2;6;0;1;3;0;0;133;128;261
11.01.2017;17:00;0;117;5;4;2;6;0;1;1;0;0;0;116;5;2;2;4;0;0;0;0;0;136;129;265
11.01.2017;18:00;0;93;2;2;0;0;0;1;0;0;0;0;97;4;1;0;0;0;0;2;0;0;98;104;202
11.01.2017;19:00;0;51;3;0;0;0;0;0;1;0;0;0;56;3;0;0;0;0;1;0;0;0;55;60;115
11.01.2017;20:00;0;36;3;0;0;0;0;0;1;0;0;0;54;0;1;0;0;0;0;0;0;0;40;55;95
11.01.2017;21:00;0;38;0;0;0;0;0;0;1;0;0;0;35;1;0;0;0;0;0;3;0;1;39;40;79
11.01.2017;22:00;0;21;1;0;0;0;0;0;1;0;0;0;19;0;0;0;0;0;0;1;0;0;23;20;43
11.01.2017;23:00;0;16;2;0;0;0;0;1;0;0;0;0;13;0;1;0;0;0;0;0;0;0;19;14;33
12.01.2017;00:00;0;11;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;11;0;0;0;0;0;0;1;0;0;11;12;23
12.01.2017;01:00;0;7;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;2;0;0;0;0;0;0;0;0;0;7;2;9
12.01.2017;02:00;0;1;0;0;0;0;0;1;0;0;0;0;1;0;0;0;0;0;0;0;0;0;2;1;3
12.01.2017;03:00;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;3;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;3;3
12.01.2017;04:00;0;0;1;0;0;0;0;0;1;0;0;0;1;0;0;0;0;0;0;0;0;0;2;1;3
12.01.2017;05:00;0;5;0;0;0;0;0;0;3;0;0;0;3;0;0;0;0;0;0;1;0;0;8;4;12
12.01.2017;06:00;0;6;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;8;2;0;0;0;0;1;1;0;0;6;12;18
12.01.2017;07:00;0;43;2;0;0;0;0;0;2;0;0;0;57;7;1;0;2;0;0;4;0;0;47;71;118
12.01.2017;08:00;0;74;5;3;1;6;0;0;0;0;0;0;103;6;4;1;6;0;0;2;0;1;89;123;212
12.01.2017;09:00;0;66;7;6;3;4;0;0;1;0;0;0;68;7;3;1;6;0;0;1;0;2;87;88;175
12.01.2017;10:00;0;68;6;7;4;7;0;1;0;0;0;0;76;10;4;3;5;0;0;0;0;0;93;98;191
12.01.2017;11:00;0;86;8;4;2;4;0;0;2;0;1;0;70;6;6;2;5;0;0;0;0;1;107;90;197
12.01.2017;12:00;0;97;6;4;3;9;0;0;0;0;0;0;66;4;3;4;10;0;0;1;0;1;119;89;208
12.01.2017;13:00;0;76;12;7;3;6;0;0;1;0;0;0;83;5;5;7;6;0;1;1;0;0;105;108;213
12.01.2017;14:00;0;97;3;4;5;6;0;0;1;0;1;0;100;12;2;4;7;1;0;1;0;1;117;128;245
12.01.2017;15:00;1;105;8;4;1;4;0;0;1;0;0;0;94;2;2;1;5;0;0;3;0;0;124;107;231
12.01.2017;16:00;0;131;7;1;2;4;1;0;4;0;0;0;110;8;1;2;5;0;0;2;0;1;150;129;279
12.01.2017;17:00;0;118;5;3;2;5;0;2;1;0;0;0;100;4;2;1;5;0;1;1;0;0;136;114;250
12.01.2017;18:00;0;73;5;3;0;0;0;2;0;0;0;0;87;6;0;0;1;0;0;2;0;0;83;96;179
12.01.2017;19:00;0;43;4;2;1;0;0;0;1;0;0;0;63;0;0;0;0;0;0;1;0;0;51;64;115
12.01.2017;20:00;0;48;2;0;0;0;0;0;1;0;0;0;51;1;1;0;1;1;0;1;0;0;51;56;107
12.01.2017;21:00;0;37;0;1;0;0;0;0;2;0;0;0;33;1;0;0;0;0;0;4;0;0;40;38;78
12.01.2017;22:00;0;22;0;0;0;0;0;0;1;0;0;0;28;1;0;0;0;0;0;0;0;0;23;29;52
12.01.2017;23:00;0;25;0;0;0;0;0;0;2;0;0;0;13;0;1;0;0;0;0;0;0;0;27;14;41
13.01.2017;00:00;0;9;1;0;0;0;0;0;0;0;0;0;9;0;0;0;0;0;0;0;0;0;10;9;19
13.01.2017;01:00;0;9;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;1;0;0;0;0;0;0;0;0;0;9;1;10
13.01.2017;02:00;0;1;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;1;0;1
13.01.2017;03:00;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;1;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;1;1
13.01.2017;04:00;0;0;0;0;0;0;0;0;1;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;1;0;1
13.01.2017;05:00;0;4;0;1;0;0;0;0;3;0;0;0;6;1;0;0;0;0;0;1;0;0;8;8;16
13.01.2017;06:00;0;6;0;0;0;0;0;0;1;0;0;0;6;1;0;1;0;0;0;1;0;0;7;9;16
13.01.2017;07:00;0;38;1;0;0;0;0;0;2;0;0;0;60;10;0;0;1;0;0;3;0;0;41;74;115
13.01.2017;08:00;0;60;2;0;1;2;0;0;0;0;1;0;94;6;4;2;8;1;0;2;0;1;66;118;184
13.01.2017;09:00;0;65;10;1;3;6;0;0;1;0;1;0;64;3;6;0;7;0;0;0;0;0;87;80;167
13.01.2017;10:00;0;79;10;3;3;6;0;0;1;0;0;0;78;12;5;1;7;0;0;0;0;0;102;103;205
13.01.2017;11:00;0;97;9;3;8;7;0;0;2;0;0;0;77;13;4;1;9;0;0;0;0;0;126;104;230
13.01.2017;12:00;0;80;9;5;6;9;0;0;0;0;0;0;86;5;4;3;10;0;0;2;0;0;109;110;219
13.01.2017;13:00;0;90;4;1;1;8;0;0;2;0;1;0;83;5;6;3;3;0;0;2;0;0;107;102;209
13.01.2017;14:00;0;99;8;2;2;5;0;0;1;0;0;0;98;7;0;1;7;0;0;1;0;1;117;115;232
13.01.2017;15:00;0;90;9;3;4;5;0;0;1;0;0;0;83;12;2;0;6;0;0;3;0;1;112;107;219
13.01.2017;16:00;0;118;9;5;0;3;0;0;4;0;0;0;97;3;2;1;4;0;0;2;0;0;139;109;248
13.01.2017;17:00;0;126;10;2;1;4;0;0;1;0;0;0;91;4;2;0;2;0;0;0;0;0;144;99;243
13.01.2017;18:00;0;72;1;2;0;0;0;0;0;0;0;0;88;4;0;0;0;0;0;1;0;0;75;93;168
13.01.2017;19:00;0;43;4;2;0;1;0;1;1;0;0;0;58;0;0;0;0;0;1;0;0;0;52;59;111
13.01.2017;20:00;0;44;3;0;0;0;0;0;2;0;0;0;52;1;0;0;0;0;0;1;0;0;49;54;103
13.01.2017;21:00;0;40;2;0;0;1;0;0;0;0;0;0;35;3;0;0;0;0;0;2;0;0;43;40;83
13.01.2017;22:00;0;17;0;1;0;0;0;0;1;0;0;0;24;2;0;0;0;0;0;1;0;0;19;27;46
13.01.2017;23:00;0;20;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;23;0;0;0;0;0;0;1;0;1;20;25;45
14.01.2017;00:00;0;15;1;1;0;0;0;0;2;0;0;0;11;0;1;0;0;0;0;1;0;0;19;13;32
14.01.2017;01:00;0;10;0;0;0;0;0;0;1;0;0;0;3;1;0;0;0;0;0;0;0;0;11;4;15
14.01.2017;02:00;0;2;1;0;0;0;0;0;0;0;0;0;5;0;0;0;0;0;0;0;0;0;3;5;8
14.01.2017;03:00;0;3;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;2;0;0;0;0;0;0;0;0;0;3;2;5
14.01.2017;04:00;0;1;0;0;0;1;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;2;0;2
14.01.2017;05:00;0;2;1;0;0;0;0;0;2;0;0;0;3;1;0;0;0;0;0;0;0;0;5;4;9
14.01.2017;06:00;0;3;0;0;0;0;0;0;1;0;0;0;8;2;0;0;0;0;0;2;0;0;4;12;16
14.01.2017;07:00;0;14;0;1;0;0;0;0;0;0;0;0;38;2;1;0;0;0;0;2;0;0;15;43;58
14.01.2017;08:00;0;30;1;4;0;2;0;1;0;0;0;0;46;3;3;0;5;0;0;2;0;0;38;59;97
14.01.2017;09:00;0;47;9;2;1;8;0;0;1;0;0;0;40;6;4;0;6;0;0;1;0;0;68;57;125
14.01.2017;10:00;0;68;6;3;3;9;0;1;0;0;1;0;55;2;1;2;7;0;1;0;0;1;91;69;160
14.01.2017;11:00;0;81;5;3;2;5;0;0;1;0;0;0;50;3;5;2;6;0;0;0;0;0;97;66;163
14.01.2017;12:00;0;79;5;2;4;3;0;0;0;0;0;0;72;3;2;0;10;1;1;0;0;0;93;89;182
14.01.2017;13:00;0;94;5;3;1;3;1;0;1;0;0;0;74;3;1;0;3;0;1;0;0;0;108;82;190
14.01.2017;14:00;0;79;3;2;2;9;0;0;1;0;0;0;99;2;0;2;11;0;0;2;0;0;96;116;212
14.01.2017;15:00;0;96;3;1;3;8;0;0;0;0;1;0;82;1;1;1;6;0;0;1;0;0;112;92;204
14.01.2017;16:00;2;99;3;1;0;0;0;0;2;0;0;2;90;7;0;1;1;1;0;0;0;0;107;102;209
14.01.2017;17:00;0;92;2;1;0;2;0;0;2;0;0;0;99;5;1;0;0;0;0;0;0;0;99;105;204
14.01.2017;18:00;0;70;2;2;0;0;0;0;0;0;0;0;86;1;2;0;0;0;0;0;0;0;74;89;163
14.01.2017;19:00;0;63;1;0;0;0;0;0;1;0;0;0;70;1;0;0;0;0;0;1;0;0;65;72;137
14.01.2017;20:00;0;40;0;0;1;1;0;0;0;0;0;0;45;0;0;0;0;0;0;0;0;0;42;45;87
14.01.2017;21:00;0;40;0;0;0;0;0;0;1;0;0;0;28;3;1;0;0;0;0;2;0;0;41;34;75
14.01.2017;22:00;0;27;0;0;0;0;0;1;1;0;0;0;31;0;0;0;0;0;0;1;0;0;29;32;61
14.01.2017;23:00;0;24;0;0;0;0;0;0;2;0;0;0;18;0;0;0;0;0;0;0;0;0;26;18;44

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,
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"Mark_242")), row.names = c("Mark_1", "Mark_2", "Mark_3",
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"Mark_59", "Mark_60", "Mark_61", "Mark_62", "Mark_63", "Mark_64",
"Mark_65", "Mark_66", "Mark_67", "Mark_68", "Mark_69", "Mark_70",
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"Mark_89", "Mark_90", "Mark_91", "Mark_92", "Mark_93", "Mark_94",
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"Mark_119", "Mark_120", "Mark_121", "Mark_122", "Mark_123", "Mark_124",
"Mark_125", "Mark_126", "Mark_127", "Mark_128", "Mark_129", "Mark_130",
"Mark_131", "Mark_132", "Mark_133", "Mark_134", "Mark_135", "Mark_136",
"Mark_137", "Mark_138", "Mark_139", "Mark_140", "Mark_141", "Mark_142",
"Mark_143", "Mark_144", "Mark_145", "Mark_146", "Mark_147", "Mark_148",
"Mark_149", "Mark_150", "Mark_151", "Mark_152", "Mark_153", "Mark_154",
"Mark_155", "Mark_156", "Mark_157", "Mark_158", "Mark_159", "Mark_160",
"Mark_161", "Mark_162", "Mark_163", "Mark_164", "Mark_165", "Mark_166",
"Mark_167", "Mark_168", "Mark_169", "Mark_170", "Mark_171", "Mark_172",
"Mark_173", "Mark_174", "Mark_175", "Mark_176", "Mark_177", "Mark_178",
"Mark_179", "Mark_180", "Mark_181", "Mark_182", "Mark_183", "Mark_184",
"Mark_185", "Mark_186", "Mark_187", "Mark_188", "Mark_189", "Mark_190",
"Mark_191", "Mark_192", "Mark_193", "Mark_194", "Mark_195", "Mark_196",
"Mark_197", "Mark_198", "Mark_199", "Mark_200", "Mark_201", "Mark_202",
"Mark_203", "Mark_204", "Mark_205", "Mark_206", "Mark_207", "Mark_208",
"Mark_209", "Mark_210", "Mark_211", "Mark_212", "Mark_213", "Mark_214",
"Mark_215", "Mark_216", "Mark_217", "Mark_218", "Mark_219", "Mark_220",
"Mark_221", "Mark_222", "Mark_223", "Mark_224", "Mark_225", "Mark_226",
"Mark_227", "Mark_228", "Mark_229", "Mark_230", "Mark_231", "Mark_232",
"Mark_233", "Mark_234", "Mark_235", "Mark_236", "Mark_237", "Mark_238",
"Mark_239", "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
2000,Demo,16399999.62
2000,Demo,6961000000
2000,Demo,278000000
2000,Demo,96000000
2000,Demo,1275199951
2000,Demo,233485305.8
2000,Demo,1765400024
2000,Demo,1696785400
2000,Demo,38100002.29
2000,Demo,4560000000
2000,Demo,33000000
2000,Demo,17000000
2000,Demo,343705993.7
2000,Demo,13300000.19
2000,Semi,597799987.8
2000,Semi,67335105.9
2000,Semi,119317176.8
2000,Semi,790000000
2000,Semi,53158882.14
2000,Semi,273500000
2000,Semi,32400001.53
2000,Semi,536000000
2000,Semi,1845134033
2000,Semi,121802436.8
2000,Semi,537900024.4
2000,Semi,8844514.847
2000,Semi,1165826782
2000,Semi,478087554.9
2000,Semi,342368408.2
2000,Semi,14424637.79
2000,Semi,1391800049
2000,Semi,717663818.4
2000,Semi,7226507.187
2000,Semi,34234287.26
2000,Semi,795953369.1
2000,Semi,8000015.259
2000,Semi,238100006.1
2000,Semi,1288000000
2001,Auto,104125000
2001,Auto,149199996.9
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2001,Auto,170000000
2001,Auto,1100000000
2001,Demo,189600006.1
2001,Demo,83602699.28
2001,Demo,2104551514
2001,Demo,826200317.4
2001,Demo,135279998.8
2001,Demo,1774780029
2001,Demo,25919340.13
2001,Demo,2056358887
2001,Demo,198443420.4
2001,Demo,1981800049
2001,Demo,1420558105
2001,Demo,45900001.53
2001,Demo,633753601.1
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2001,Demo,401579681.4
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2001,Demo,243320007.3
2001,Demo,10146262700
2001,Demo,88167266.85
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2001,Demo,8769000000
2001,Demo,263799987.8
2001,Demo,116000000
2001,Demo,1402890015
2001,Demo,304678405.8
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2001,Demo,1252447510
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2001,Demo,141000000
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2001,Demo,19000000
2001,Demo,297390441.9
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2003,Semi,1250253906
2003,Semi,8899999.619
2003,Semi,298785186.8
2003,Semi,1269900024
2003,Semi,36299999.24
2004,Auto,227578002.9
2004,Auto,256700012.2
2004,Auto,19578498944.7746
2004,Auto,3340699951
2004,Auto,1032000000
2004,Auto,165835662.8
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2004,Semi,44417327.88
2004,Semi,159198211.7
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2004,Semi,2460000000
2004,Semi,133742813.1
2004,Semi,2330324463
2004,Semi,188672546.4
2004,Semi,58446876.53
2004,Semi,1589569946
2004,Semi,801868408.2
2004,Semi,2272699951
2004,Semi,9526646.614
2004,Semi,179017074.6
2004,Semi,1431351074
2004,Semi,13798418.05
2004,Semi,310532470.7
2004,Semi,1282598999
2004,Semi,48400001.53
2005,Auto,623235000
2005,Auto,198600000
2005,Auto,8831739256.9678
2005,Auto,1032000000
2005,Auto,62021921.3283798
2005,Auto,4589226819.79732
2005,Auto,129488927.894728
2005,Auto,1211823252.50637
2005,Auto,39011703.5110533
2005,Auto,4280000000
2005,Auto,95421869.7624513
2005,Auto,823000000
2005,Auto,3150000000
2005,Demo,1289704315.92613
2005,Demo,432090000
2005,Demo,146880908.452325
2005,Demo,4642385283.80997
2005,Demo,1612912427.00584
2005,Demo,337040056.699114
2005,Demo,2805358000
2005,Demo,117891862.0425
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2005,Demo,420346410
2005,Demo,104817181.330673
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2005,Demo,2460000000
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2005,Demo,3066600000
2005,Demo,692807908.925609
2005,Demo,1912955033.65206
2005,Demo,5419620728.75305
2005,Demo,22125089480.4982
2005,Demo,1761628767.01559
2005,Demo,424991045.929029
2005,Demo,4924310615.23333
2005,Demo,599357676.667103
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2005,Demo,381000000
2005,Demo,915080000
2005,Demo,22741840918
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2005,Demo,4707910000
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2005,Demo,1187095814.94597
2005,Demo,92400000
2005,Demo,887000000
2005,Demo,2408000000
2005,Demo,76740390
2005,Demo,148000000
2005,Demo,613577432.378763
2005,Demo,13000000
2005,Semi,56642283.3408211
2005,Semi,163173835.554478
2005,Semi,11375094.5558432
2005,Semi,169999999.999993
2005,Semi,5017300000
2005,Semi,173519405.683879
2005,Semi,2420874471.08604
2005,Semi,313250258.3113
2005,Semi,31854955.6480974
2005,Semi,1975536000
2005,Semi,1116972560.32095
2005,Semi,14640084346.8768
2005,Semi,6866648.84058121
2005,Semi,192500458.801737
2005,Semi,1392672712.79192
2005,Semi,19366300
2005,Semi,321808492.95616
2005,Semi,1282599000
2005,Semi,8900000
2005,Semi,52870000

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

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