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我有一个医院发生的一些事件的线图,我一直在努力应对。
我尚未解决的挑战是,1) 对图上的线进行排序,以便患者线按评估日期排序,2) 通过变量“openCase”为线着色,最后,3 ) 我想删除 2014 年(或其他随机日期)案例的出院点(蓝色方 block )。
如有任何帮助,我们将不胜感激?
这是我的示例数据,
library(ggplot2)
library(plyr)
df <- data.frame(
date = seq(Sys.Date(), len= 156, by="5 day")[sample(156, 78)],
openCase = rep(0:1, 39),
patients = factor(rep(1:26, 3), labels = LETTERS)
)
df <- ddply(df, "patients", mutate, visit = order(date))
df$visit <- as.factor(df$visit)
levels(df$visit) <- c("Assessment (1)", "Treatment (2)", "Discharge (3)")
qplot(date, patients, data = df, geom = "line") +
geom_point(aes(colour = visit), size = 2, shape=0)
我知道我的示例数据并不完美,因为一些评估数据在治疗之后,一些出院数据在评估数据之前,但我的基础数据困惑是挑战的一部分。
此刻的样子,
我的数据是从数据库传递过来的,看起来像这样,
df <- structure(list(date = structure(c(15965L, 15680L, 16135L, 15730L,
15920L, 15705L, 16110L, 15530L, 15575L, 15905L, 16140L, 15795L,
15955L, 15945L, 16205L, 15675L, 15525L, 15830L, 15625L, 15725L,
15855L, 15840L, 15615L, 15500L, 15780L, 15765L, 15610L, 15690L,
16080L, 15570L, 15685L, 16175L, 15740L, 15600L, 15985L, 15485L,
15605L, 16115L, 15535L, 15755L, 16145L, 16040L, 15970L, 16000L,
16075L, 15995L, 16010L, 15990L, 15665L, 15895L, 15865L, 16120L,
15880L, 15930L, 16055L, 15820L, 15650L, 16155L, 15700L, 15640L,
15505L, 15750L, 15800L, 15775L, 15825L, 15635L, 16150L, 15860L,
16100L, 15475L, 16050L, 15785L, 15495L, 15810L, 15805L, 15490L,
15460L, 16085L), class = "Date"), openCase = c(0L, 0L, 0L, 1L,
1L, 1L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 1L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 1L, 0L, 0L,
0L, 1L, 1L, 1L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 1L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 1L,
0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 1L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 1L, 0L, 0L, 0L, 1L,
1L, 1L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 1L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 1L, 0L, 0L,
0L, 1L, 1L, 1L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 1L), patients = structure(c(1L,
1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 4L, 4L, 4L, 5L, 5L, 5L, 6L, 6L,
6L, 7L, 7L, 7L, 8L, 8L, 8L, 9L, 9L, 9L, 10L, 10L, 10L, 11L, 11L,
11L, 12L, 12L, 12L, 13L, 13L, 13L, 14L, 14L, 14L, 15L, 15L, 15L,
16L, 16L, 16L, 17L, 17L, 17L, 18L, 18L, 18L, 19L, 19L, 19L, 20L,
20L, 20L, 21L, 21L, 21L, 22L, 22L, 22L, 23L, 23L, 23L, 24L, 24L,
24L, 25L, 25L, 25L, 26L, 26L, 26L), .Label = c("A", "B", "C",
"D", "E", "F", "G", "H", "I", "J", "K", "L", "M", "N", "O", "P",
"Q", "R", "S", "T", "U", "V", "W", "X", "Y", "Z"), class = "factor"),
visit = structure(c(2L, 1L, 3L, 3L, 1L, 2L, 2L, 3L, 1L, 3L,
1L, 2L, 2L, 1L, 3L, 2L, 1L, 3L, 1L, 2L, 3L, 3L, 2L, 1L, 3L,
2L, 1L, 3L, 1L, 2L, 1L, 3L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 1L,
3L, 2L, 1L, 2L, 3L, 3L, 1L, 2L, 1L, 3L, 2L, 2L, 3L, 1L, 3L,
2L, 1L, 3L, 2L, 1L, 1L, 2L, 3L, 3L, 1L, 2L, 2L, 3L, 1L, 1L,
3L, 2L, 1L, 3L, 2L, 2L, 1L, 3L), .Label = c("zym", "xov", "poi"
), class = "factor")), .Names = c("date", "openCase", "patients",
"visit"), row.names = c(NA, -78L), class = "data.frame")
visit
中的级别数和特定标签很可能会发生变化,因此我想要某种代码,用于rank
或sort
基于我现有的数据而不是(访问
)生成新变量。
最佳答案
这是中途:
从您对数据的初始定义之后开始。
首先,我认为您需要 rank(date)
而不是 order(date)
-- 无论如何,这对我来说更有意义。
df <- ddply(df, "patients", mutate, visit = rank(date))
df$visit <- as.factor(df$visit)
levels(df$visit) <- c("Assessment (1)", "Treatment (2)", "Discharge (3)")
按最小日期值(= 评估日期)对患者重新排序:
df$patients <- reorder(df$patients,df$date,function(x) min(as.numeric(x)))
创建一个缺少出院点的新数据集,它们在 2014 年 1 月 1 日之后(如果您想删除在给定日期之后评估的案例的出院点,您需要使用 ddply
):
df2 <- subset(df,!(visit=="Discharge (3)" & date > as.Date("2014-01-01")))
正如@Joran 在上面指出的那样,为不同的变量获得两个独立的色标有点困难,但这种方法有效(你必须将 openCase
变成一个因素才能组合它visit
)
ggplot(df, aes(date, patients)) + geom_line(aes(colour=factor(openCase))) +
geom_point(data=df2,aes(colour = visit), size = 2, shape=0)
或者(我认为这更漂亮),您可以使用行类型编写 openCase
:
ggplot(df, aes(date, patients)) + geom_line(aes(linetype=factor(openCase))) +
geom_point(data=df2,aes(colour = visit), size = 2, shape=0)
关于r - 在 ggplot2 中编辑,geom = "line",我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/10359963/
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