R как наложить в geom_tile?

Question

Я создал относительно простую тепловую карту, используя geom_tile в ggplot2. Это просто небольшая матрица данных в виде цветных прямоугольников.

На оси Y я представлял людей (используя идентификационный номер от 1 до 1000), а на оси X время в часах.

first df обозначает людей, находящихся в доме или когда они находятся дома / когда они находятся вне дома. Например, он показывает время, когда id1 находится дома, или когда он находится вне дома.

Второй df2 представляет такое же поведение людей в отношении использования устройств с поведением. Например, он показывает время, когда id1 использует устройство и когда он не использует никакое устройство.

Теперь я попытался изобразить на одном графике шаблоны занятости и использования устройства для идентификаторов. Например, я хотел бы представить, когда id находится дома и использует устройство на одном участке.

Можно ли это сделать?

Данные из df:

structure(list(id = 1:6, variable = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L), .Label = c("04:00", "04:10", "04:20", "04:30", "04:40", 
"04:50", "05:00", "05:10", "05:20", "05:30", "05:40", "05:50", 
"06:00", "06:10", "06:20", "06:30", "06:40", "06:50", "07:00", 
"07:10", "07:20", "07:30", "07:40", "07:50", "08:00", "08:10", 
"08:20", "08:30", "08:40", "08:50", "09:00", "09:10", "09:20", 
"09:30", "09:40", "09:50", "10:00", "10:10", "10:20", "10:30", 
"10:40", "10:50", "11:00", "11:10", "11:20", "11:30", "11:40", 
"11:50", "12:00", "12:10", "12:20", "12:30", "12:40", "12:50", 
"13:00", "13:10", "13:20", "13:30", "13:40", "13:50", "14:00", 
"14:10", "14:20", "14:30", "14:40", "14:50", "15:00", "15:10", 
"15:20", "15:30", "15:40", "15:50", "16:00", "16:10", "16:20", 
"16:30", "16:40", "16:50", "17:00", "17:10", "17:20", "17:30", 
"17:40", "17:50", "18:00", "18:10", "18:20", "18:30", "18:40", 
"18:50", "19:00", "19:10", "19:20", "19:30", "19:40", "19:50", 
"20:00", "20:10", "20:20", "20:30", "20:40", "20:50", "21:00", 
"21:10", "21:20", "21:30", "21:40", "21:50", "22:00", "22:10", 
"22:20", "22:30", "22:40", "22:50", "23:00", "23:10", "23:20", 
"23:30", "23:40", "23:50", "00:00", "00:10", "00:20", "00:30", 
"00:40", "00:50", "01:00", "01:10", "01:20", "01:30", "01:40", 
"01:50", "02:00", "02:10", "02:20", "02:30", "02:40", "02:50", 
"03:00", "03:10", "03:20", "03:30", "03:40", "03:50"), class = "factor"), 
    value = c("Did not used device", "Did not used device", "Did not used device", 
    "Did not used device", "Did not used device", "Did not used device"
    )), row.names = c(NA, 6L), class = "data.frame")

Из этих данных я создал вышеуказанный график

Данные из df2:

structure(list(id = 1:6, variable = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L), .Label = c("04:00", "04:10", "04:20", "04:30", "04:40", 
"04:50", "05:00", "05:10", "05:20", "05:30", "05:40", "05:50", 
"06:00", "06:10", "06:20", "06:30", "06:40", "06:50", "07:00", 
"07:10", "07:20", "07:30", "07:40", "07:50", "08:00", "08:10", 
"08:20", "08:30", "08:40", "08:50", "09:00", "09:10", "09:20", 
"09:30", "09:40", "09:50", "10:00", "10:10", "10:20", "10:30", 
"10:40", "10:50", "11:00", "11:10", "11:20", "11:30", "11:40", 
"11:50", "12:00", "12:10", "12:20", "12:30", "12:40", "12:50", 
"13:00", "13:10", "13:20", "13:30", "13:40", "13:50", "14:00", 
"14:10", "14:20", "14:30", "14:40", "14:50", "15:00", "15:10", 
"15:20", "15:30", "15:40", "15:50", "16:00", "16:10", "16:20", 
"16:30", "16:40", "16:50", "17:00", "17:10", "17:20", "17:30", 
"17:40", "17:50", "18:00", "18:10", "18:20", "18:30", "18:40", 
"18:50", "19:00", "19:10", "19:20", "19:30", "19:40", "19:50", 
"20:00", "20:10", "20:20", "20:30", "20:40", "20:50", "21:00", 
"21:10", "21:20", "21:30", "21:40", "21:50", "22:00", "22:10", 
"22:20", "22:30", "22:40", "22:50", "23:00", "23:10", "23:20", 
"23:30", "23:40", "23:50", "00:00", "00:10", "00:20", "00:30", 
"00:40", "00:50", "01:00", "01:10", "01:20", "01:30", "01:40", 
"01:50", "02:00", "02:10", "02:20", "02:30", "02:40", "02:50", 
"03:00", "03:10", "03:20", "03:30", "03:40", "03:50"), class = "factor"), 
    value = c("At home", "At home", "At home", "Not Athome", 
    "At home", "At home")), row.names = c(NA, 6L), class = "data.frame")

Используя эти данные, я создал график выше;

Я хочу наложить 2 графика, чтобы показать, когда Id 1 находится дома и использовать устройство. Код, который использовался для наложения графиков:

ggplot( df2_melted_modified , aes(x = variable, y = id, fill= value)) + 
  scale_x_discrete( name= "Time (hours)") + 
  scale_y_continuous(expand = c(-0, 0)) +  
  geom_tile() +
  theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5)) + 
  theme(panel.spacing = unit(1, "mm"), axis.text.x=element_text(angle=90, hjust=1)) +
  labs(x="Time", y ="Respondents indentification number", fill="Behaviour") 

Это сюжет, который я создал, я не понимаю, почему не выделяется использование устройства? Я помогаю приветствовать!

Я хотел бы иметь такой сюжет:

Answer 1

Мне показалось, что данные примера немного сложны для повторения вашей проблемы, поэтому я надеюсь, что вы не возражаете, я создал свою собственную (см. Конец поста)

Вероятно, будет проще, если у вас есть данные в одном data.frame с общими значениями x / y и переменными устройства home / using в качестве двух столбцов.

Самый простой способ - просто использовать interaction между этими столбцами:

ggplot(df, aes(Var2, Var1)) +
  geom_tile(aes(fill = interaction(athome, usedev)))

Несколько более ручным способом является создание двух слоев для ваших домашних устройств / использование переменных устройства и установка одного слоя в (полу) прозрачный:

ggplot(df, aes(Var2, Var1)) +
  geom_tile(aes(fill = athome)) +
  geom_tile(aes(fill = usedev)) +
  scale_fill_manual(values = c("At home" = "red",
                               "Not at home" = "white",
                               "Not using device" = "transparent",
                               "Using device" = "#0000FF88"))

Создание поддельных данных:

m <- matrix(0, nrow = 10, ncol = 24)

athome <- t(apply(m, 1, function(x) {
  i <- rpois(1, 10)
  x[i:pmin(rpois(1, 10), 24)] <- 1
  x
}))

usedev <- t(apply(m, 1, function(x) {
  i <- rpois(1, 11)
  x[i:pmin(rpois(1, 11), 24)] <- 1
  x
}))

df <- cbind(
  reshape2::melt(athome, value.name = "athome"),
  usedev = reshape2::melt(usedev)[,-c(1:2)]
)

df$athome <- factor(df$athome)
levels(df$athome) <- c("Not at home", "At home")

df$usedev <- factor(df$usedev)
levels(df$usedev) <- c("Not using device", "Using device")