Сгруппируйте значения в ячейки, а затем построите график с использованием графика (R, Dplyr) - PullRequest
Новая
       18

Сгруппируйте значения в ячейки, а затем построите график с использованием графика (R, Dplyr)

0 голосов
/ 30 января 2020

У меня есть набор данных, df, который говорит нам, что X - это частота, а Category - это «корзина, в которой принадлежит значение X». Итак, X говорит нам, сколько раз категория появляется. (Это небольшой образец фактического набора данных)

Fig.1 

                     Category         X
                     100              5
                     101              10
                     110              20
                     120              5
                     125              2
                     150              1

Я создал вышеуказанный вывод, используя этот код из другого набора данных, который выглядел как Fig.3 

 Fig. 2    df1 <- aggregate(df$gr, by=list(Category=data$Duration), FUN=length)




 Fig. 3     gr             Duration
            Outdata1        100
            Outdata2        101
            Outdata3        110
            Outdata4        120
            Outdata5        125
            Outdata6        150

Вот пример моего графического графика:

enter image description here

      p <- plot_ly(data = df,
         x = ~Category,
         y = ~x,
         name = "name",
         type = "bar",
         orientation = 'v'


        )%>% 
         layout(
         title = "title",
         xaxis = list(title = "Time in Seconds" , categoryorder = "ascending",tickangle = -45 ),
         yaxis = list(title = "example",
         barmode = "group"
        ))


  [![enter image description here][1]][1]

Однако вместо категории, отображаемой в виде отдельных значений, я хочу сгруппировать их в «контейнеры», как в гистограмме, например:

enter image description here

Так, чтобы категория отображала ячейки с шагом 10, поэтому категория было бы как: 100 110 120 130 140 150, против 100 101 110 120 125 150

Вот dput для рис. 1 

   structure(list(Category = structure(c(0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 
  8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 
  27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 36, 38, 39, 40, 42, 43, 44, 47, 
  48, 49, 50, 51, 52, 53, 55, 56, 57, 58, 60, 63, 65, 66, 67, 68, 
  69, 70, 71, 72, 74, 77, 79, 80, 82, 84, 87, 89, 90, 91, 96, 97, 
  98, 103, 110, 114, 116, 124, 125, 126, 133, 134, 143, 149, 152, 
  154, 155, 157, 158, 161, 163, 164, 173, 177, 179, 183, 184, 185, 
  189, 190, 193, 196, 198, 201, 207, 211, 214, 217, 227, 229, 234, 
  235, 248, 265, 270, 285, 293, 307), class = "difftime", units = "secs"), 
  x = c(1L, 1L, 1L, 5L, 4L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 7L, 
  2L, 2L, 4L, 3L, 3L, 3L, 1L, 1L, 3L, 1L, 4L, 3L, 2L, 1L, 1L, 
  1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 3L, 1L, 3L, 1L, 1L, 4L, 2L, 2L, 4L, 
  1L, 2L, 2L, 1L, 3L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 3L, 1L, 
  1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 
  1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 3L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 
  1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 
  1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L
  )), row.names = c(NA, -118L), class = "data.frame")

1 Ответ

1 голос
/ 30 января 2020

Итак, исходя из того, что вы делаете, я не фильтровал данные. Но используя пакет tidyverse, я бы сделал следующее: 

dfs %>% 
mutate(newvar = as.numeric(gsub(" secs", "", Category)), 
new_cat = cut(newvar, breaks = seq(0,round(max(newvar), -1), by = 10), include.lowest = T)) %>% 
group_by(new_cat) %>% 
summarise(Counts = sum(x)) %>% 
ungroup() %>% 
ggplot(aes(x = new_cat, y = Counts)) + 
geom_bar(stat = "identity")
...