ggridges с временными рядами - R - PullRequest
Новая
       54

ggridges с временными рядами - R

0 голосов
/ 05 августа 2020

У меня есть DF, и я хотел сделать график плотности с geom_density_ridges из ggridges, но он возвращает одну и ту же строку во всех состояниях. Что я делаю не так?

enter image description here

I would like to add trim = TRUE like in здесь , но он возвращает следующее сообщение об ошибке: 

Ignoring unknown parameters: trim

Мой код: 

library(tidyverse)
library(ggridges)

url <- httr::GET("https://xx9p7hp1p7.execute-api.us-east-1.amazonaws.com/prod/PortalGeral",
                 httr::add_headers("X-Parse-Application-Id" =
                                       "unAFkcaNDeXajurGB7LChj8SgQYS2ptm")) %>%
    httr::content() %>%
    '[['("results") %>%
    '[['(1) %>%
    '[['("arquivo") %>%
    '[['("url")

data <- openxlsx::read.xlsx(url) %>%
    filter(is.na(municipio), is.na(codmun)) %>%
    mutate_at(vars(contains(c("Acumulado", "Novos", "novos"))), ~ as.numeric(.))

data[,8] <- openxlsx::convertToDate(data[,8])

data <- data %>%
    mutate(mortalidade = obitosAcumulado / casosAcumulado,
           date = data) %>%
    select(-data)

ggplot(data = data, aes(x = date, y = estado, heights = casosNovos)) +
    geom_density_ridges(trim = TRUE)

1 Ответ

1 голос
/ 05 августа 2020

Вероятно, вы ищете не гребни плотности, а регулярные линии гребней.

Есть несколько вариантов нормализации. Если вы хотите напоминать плотности, вы можете разделить каждую группу по их сумме: height = casosNovos / sum(casosNovos). Затем вы можете решить, что вы хотите, чтобы каждый гребень был масштабирован, чтобы поместиться между линиями, что вы можете сделать с помощью функции scales::rescale(). Вы сами решаете, хотите ли вы сделать это для каждой группы или для всех данных. Я выбрал все данные ниже. 

library(tidyverse)
library(ggridges)

url <- httr::GET("https://xx9p7hp1p7.execute-api.us-east-1.amazonaws.com/prod/PortalGeral",
                 httr::add_headers("X-Parse-Application-Id" =
                                     "unAFkcaNDeXajurGB7LChj8SgQYS2ptm")) %>%
  httr::content() %>%
  '[['("results") %>%
  '[['(1) %>%
  '[['("arquivo") %>%
  '[['("url")

data <- openxlsx::read.xlsx(url) %>%
  filter(is.na(municipio), is.na(codmun)) %>%
  mutate_at(vars(contains(c("Acumulado", "Novos", "novos"))), ~ as.numeric(.))

data[,8] <- openxlsx::convertToDate(data[,8])

data <- data %>%
  mutate(mortalidade = obitosAcumulado / casosAcumulado,
         date = data) %>%
  select(-data) %>%
  group_by(estado) %>%
  mutate(height = casosNovos / sum(casosNovos))

ggplot(data = data[!is.na(data$estado),], 
       aes(x = date, y = estado, height = scales::rescale(height))) +
  geom_ridgeline()

...