Я бы предложил либо использовать transition_manual
и относиться к годам как к категориям (что теряет плавный переход), либо преобразовывать диапазон года в числа.
library(tidyverse); library(gganimate)
df1 <- tribble(~Year, ~rate, ~group,
"2012-2014", 7, "grp1",
"2015-2017", 11, "grp1",
"2018", 3, "grp1")
Первый подход, сохраняя год какв виде символа:
df1 %>%
ggplot(aes(y = rate, x = group)) +
geom_col() +
coord_flip() +
labs(title = "Year: {current_frame}") +
transition_manual(Year)
Второй подход, преобразование года в число.В этом случае я просто использовал первый год, но вы могли бы альтернативно присвоить значение среднему году или добавить строки со значением для каждого года в диапазоне.
df1 %>%
mutate(Year_numeric = parse_number(Year)) %>%
ggplot(aes(y = rate, x = group)) +
geom_col() +
coord_flip() +
labs(title = "Year: {round(frame_time)}") +
transition_time(Year_numeric)
Наконец, если вы хотите представить все ранжированные годы на данном уровне, вы можете создать строки для всех компонентных лет.Но для этого нужно немного смазки для локтя:
df1 %>%
# For ranged years, find how many in range:
mutate(year_num = 1 + if_else(Year %>% str_detect("-"),
str_sub(Year, start = 6) %>% as.numeric() -
str_sub(Year, end = 4) %>% as.numeric(),
0)) %>%
# ... and use that to make a row for each year in the range
tidyr::uncount(year_num) %>%
group_by(Year) %>%
mutate(Year2 = str_sub(Year, end = 4) %>% as.numeric() +
row_number() - 1) %>%
ungroup() %>%
# FYI at this point it looks like:
# A tibble: 7 x 4
# Year rate group Year2
# <chr> <dbl> <chr> <dbl>
#1 2012-2014 7 grp1 2012
#2 2012-2014 7 grp1 2013
#3 2012-2014 7 grp1 2014
#4 2015-2017 11 grp1 2015
#5 2015-2017 11 grp1 2016
#6 2015-2017 11 grp1 2017
#7 2018 3 grp1 2018
ggplot(aes(y = rate, x = group)) +
geom_col() +
coord_flip() +
labs(title = "Year: {round(frame_time)}") +
transition_time(Year2)