Я строю столбчатую диаграмму количества времени, которое я трачу на различные проекты, каждый из которых для одного из ряда «клиентов» (фактически разных «областей» моей работы), используя отличный пакет togglr для скачайте данные моего отслеженного времени и ggplot2.
Код, который я использую, таков: (вывод данных dput (SO) вставлен ниже вопроса)
library("ggplot2")
library("RColorBrewer")
theme_set(theme_bw())
colourCount = 48 #nrow(projects)
getPalette = colorRampPalette(brewer.pal(12, "Paired"))
ggplot(data = SO, aes(x = client, y = time_spent)) +
geom_col(aes(fill = area_project), colour = "black") +
scale_fill_manual(values = getPalette(colourCount)) +
theme(legend.position = "right") +
guides(fill=guide_legend(ncol = 2)) +
ggtitle("From Start to End") #paste("From", date(min(df$start)), " to", date(max(df$stop)))) +
xlab("Functional Area") + ylab("Hours")
Который производит этот участок:
Что я не могу понять, так это сделать для каждого столбца свою палитру с разными оттенками для каждого проекта.
т.е. Мне бы хотелось, чтобы все поля в столбце «0_Admin» были разными синим, каждое поле в столбце «1_Monitoring» - разными зелеными, и т. Д. Сюжет выше близок, но в основном по совпадению и количеству проектов / областей , Например, вы заметите, что проекты «3_Management» имеют красный и оранжевый цвета, а оранжевые оттенки «перетекают» до «7_Visitor Safety».
Со временем количество проектов в целом увеличится (но будет подмножеством, когда я сообщаю о меньших периодах времени), поэтому полностью ручное масштабирование невозможно, но количество областей останется неизменным.
Есть мысли? Советы? Спасибо!
SO <- structure(list(client = c("0_Admin", "0_Admin", "0_Admin", "0_Admin",
"0_Admin", "0_Admin", "0_Admin", "0_Admin", "0_Admin", "1_Monitoring",
"1_Monitoring", "1_Monitoring", "1_Monitoring", "1_Monitoring",
"1_Monitoring", "1_Monitoring", "2_Science", "2_Science", "2_Science",
"2_Science", "2_Science", "2_Science", "3_Management", "3_Management",
"3_Management", "3_Management", "3_Management", "3_Management",
"4_EA", "6_Fire", "6_Fire", "7_VisitorSafety", "8_ResConMisc",
"8_ResConMisc", "8_ResConMisc", "8_ResConMisc", "8_ResConMisc",
"8_ResConMisc", "8_ResConMisc", "8_ResConMisc", "8_ResConMisc",
"9_CrossFxn", "9_CrossFxn", "9_CrossFxn", "9_CrossFxn", "Z_Leave",
"Z_Leave", "Z_Leave"),
project = c("Email", "EPM", "Finance",
"HR", "Misc", "OHS", "RCPs", "Time mgmt", "Training", "Amphibians",
"Area burned", "Birds", "Rangeland Health", "Sediment", "Ungulates",
"Water Quality", "Bison GPS", "Bison science advisory group",
"Collaboration", "Corridor Use", "Grassland bird survey", "Misc",
"Beavers", "Bison", "Geese", "HUMP/HIP", "HWC", "Invasive Plants",
"Nest sweeps", "Fire crew", "Fire mgmt plan", "DO response",
"Duty Officer", "Media", "Misc", "Open Data", "Peer discussion",
"RC meeting", "Training", "Travel", "Work planning", "CC meeting",
"Events", "Misc", "Trails", "Appointments", "Stat holiday", "Vacation"
),
time_spent = c(174.709722222222, 15.2483333333333, 26.7827777777778,
127.603611111111, 21.7127777777778, 6.32222222222222, 11.9725,
3.32111111111111, 29.6375, 4.80333333333333, 0.498055555555556,
74.4958333333333, 21.8011111111111, 1.14111111111111, 21.5008333333333,
36.0780555555556, 1.44972222222222, 1.40694444444444, 6.83916666666667,
3.93027777777778, 6.94916666666667, 2, 28.7986111111111, 154.448888888889,
0.684444444444445, 12.5727777777778, 2.98861111111111, 1.89416666666667,
1.75, 21.2725, 11.0122222222222, 2.74333333333333, 0.817777777777778,
10.415, 84.9144444444444, 11.4, 19.7738888888889, 8.84444444444444,
38.7216666666667, 8, 11.6063888888889, 10.5191666666667, 3.41638888888889,
20.8216666666667, 0.298611111111111, 6.74611111111111, 30, 75.5
),
area_project = c("0_Email", "0_EPM", "0_Finance", "0_HR",
"0_Misc", "0_OHS", "0_RCPs", "0_Time mgmt", "0_Training", "1_Amphibians",
"1_Area burned", "1_Birds", "1_Rangeland Health", "1_Sediment",
"1_Ungulates", "1_Water Quality", "2_Bison GPS", "2_Bison science advisory group",
"2_Collaboration", "2_Corridor Use", "2_Grassland bird survey",
"2_Misc", "3_Beavers", "3_Bison", "3_Geese", "3_HUMP/HIP", "3_HWC",
"3_Invasive Plants", "4_Nest sweeps", "6_Fire crew", "6_Fire mgmt plan",
"7_DO response", "8_Duty Officer", "8_Media", "8_Misc", "8_Open Data",
"8_Peer discussion", "8_RC meeting", "8_Training", "8_Travel",
"8_Work planning", "9_CC meeting", "9_Events", "9_Misc", "9_Trails",
"Z_Appointments", "Z_Stat holiday", "Z_Vacation")), class = c("grouped_df",
"tbl_df", "tbl", "data.frame"), row.names = c(NA, -48L), vars = "client", labels = structure(list(
client = c("0_Admin", "1_Monitoring", "2_Science", "3_Management",
"4_EA", "6_Fire", "7_VisitorSafety", "8_ResConMisc", "9_CrossFxn",
"Z_Leave")), class = "data.frame", row.names = c(NA, -10L), vars = "client", drop = TRUE),
indices = list(0:8, 9:15, 16:21, 22:27, 28L, 29:30, 31L, 32:40, 41:44, 45:47),
drop = TRUE, group_sizes = c(9L, 7L, 6L, 6L, 1L, 2L, 1L, 9L, 4L, 3L), biggest_group_size = 9L)