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我想在包含“建议播种窗口”和实际播种日期的甘特图上叠加降雨数据(列)。从数据集中,我可以分别创建两者,但不能在一个图表上创建。任何指针都非常感谢。
## plot Gantt chart with suggested sowing dates and actual sowing dates
sowdate.df$Element <- factor(sowdate.df$Element,levels=c("SOWING DATE","Dart","Spitfire","Suntop","Beckom","Flanker","Lancer","Sunmax","Kittyhawk"))
ggplot(sowdate.df, aes(Date1, Element, Color=Category, group=Item)) +
geom_line(size = 10)
## plot rainfall
ggplot(sowdate.df, aes(Date1, rain)) + geom_col()
## combine Gantt and rainfall
ggplot(sowdate.df) +
geom_col(aes(Date1, rain), size = 1, color = "darkblue", fill = "white") +
geom_line(aes(Date1, Element, Color=Category, group=Item), size = 1.5, color="red", group = 1)
Item Element Category Start-End Date1 rain
1 1 Beckom Variety Start 2018-05-07 NA
2 2 Dart Variety Start 2018-06-01 NA
3 3 Flanker Variety Start 2018-05-01 NA
4 4 Kittyhawk Variety Start 2018-04-01 NA
5 5 Lancer Variety Start 2018-05-01 NA
6 6 SOWING DATE Sowing date Start 2018-06-06 NA
7 7 SOWING DATE Sowing date Start 2018-06-26 NA
8 8 SOWING DATE Sowing date Start 2018-07-03 NA
9 9 SOWING DATE Sowing date Start 2018-07-12 NA
10 10 Spitfire Variety Start 2018-05-21 NA
11 11 Sunmax Variety Start 2018-04-15 NA
12 12 Suntop Variety Start 2018-05-07 NA
13 1 Beckom Variety End 2018-05-31 NA
14 2 Dart Variety End 2018-06-30 NA
15 3 Flanker Variety End 2018-05-21 NA
16 4 Kittyhawk Variety End 2018-05-07 NA
17 5 Lancer Variety End 2018-05-21 NA
18 6 SOWING DATE Sowing date End 2018-06-07 NA
19 7 SOWING DATE Sowing date End 2018-06-27 NA
20 8 SOWING DATE Sowing date End 2018-07-04 NA
21 9 SOWING DATE Sowing date End 2018-07-13 NA
22 10 Spitfire Variety End 2018-06-21 NA
23 11 Sunmax Variety End 2018-05-07 NA
24 12 Suntop Variety End 2018-06-07 NA
25 13 <NA> Rainfall <NA> 2018-04-14 3.0
26 14 <NA> Rainfall <NA> 2018-03-30 7.0
27 15 <NA> Rainfall <NA> 2018-06-10 3.5
28 16 <NA> Rainfall <NA> 2018-06-18 4.0
29 17 <NA> Rainfall <NA> 2018-06-28 13.5
30 18 <NA> Rainfall <NA> 2018-07-23 3.0
31 19 <NA> Rainfall <NA> 2018-08-05 6.0
32 20 <NA> Rainfall <NA> 2018-08-25 23.0
33 21 <NA> Rainfall <NA> 2018-09-10 5.0
最佳答案
正如您在发布的图像上看到的那样 - 显示的图只是覆盖了两个图。虽然这也可以用 ggplot2 来完成,但我觉得这不是很优雅,而且可能非常棘手,因为您需要找到两个图的确切位置,使其看起来很整洁。
您使用 geom_line
的解决方法将因子水平作为 y 值很有趣,但我不确定是否如此可取。
无论如何 - 这可能是您问题的核心。您是 混合不同的 y 度量 - 它们属于不同的类别 .一个图的因子水平,另一个图的数字/整数。这是有问题的。我不会努力将它们强制为一个 y 轴,但我宁愿创建两个绘图并将它们与绘图组合包之一(例如 patchwork
)结合起来。 .像这样
我已经重命名了您的列,正在使用来自 GitHub 用户 @alisdaire47 的包来读取您的数据并更改一些列以实现绘图。关键是使用正确的类:日期作为日期,数字作为数字。
先读取你的数据:
sowdate.df <- read.so::read_so('Item Element Category Start_End Date1 rain
1 1 Beckom Variety Start 2018-05-07 NA
2 2 Dart Variety Start 2018-06-01 NA
3 3 Flanker Variety Start 2018-05-01 NA
4 4 Kittyhawk Variety Start 2018-04-01 NA
5 5 Lancer Variety Start 2018-05-01 NA
6 6 SOWING DATE Sowing date Start 2018-06-06 NA
7 7 SOWING DATE Sowing date Start 2018-06-26 NA
8 8 SOWING DATE Sowing date Start 2018-07-03 NA
9 9 SOWING DATE Sowing date Start 2018-07-12 NA
10 10 Spitfire Variety Start 2018-05-21 NA
11 11 Sunmax Variety Start 2018-04-15 NA
12 12 Suntop Variety Start 2018-05-07 NA
13 1 Beckom Variety End 2018-05-31 NA
14 2 Dart Variety End 2018-06-30 NA
15 3 Flanker Variety End 2018-05-21 NA
16 4 Kittyhawk Variety End 2018-05-07 NA
17 5 Lancer Variety End 2018-05-21 NA
18 6 SOWING DATE Sowing date End 2018-06-07 NA
19 7 SOWING DATE Sowing date End 2018-06-27 NA
20 8 SOWING DATE Sowing date End 2018-07-04 NA
21 9 SOWING DATE Sowing date End 2018-07-13 NA
22 10 Spitfire Variety End 2018-06-21 NA
23 11 Sunmax Variety End 2018-05-07 NA
24 12 Suntop Variety End 2018-06-07 NA
25 13 <NA> Rainfall <NA> 2018-04-14 3.0
26 14 <NA> Rainfall <NA> 2018-03-30 7.0
27 15 <NA> Rainfall <NA> 2018-06-10 3.5
28 16 <NA> Rainfall <NA> 2018-06-18 4.0
29 17 <NA> Rainfall <NA> 2018-06-28 13.5
30 18 <NA> Rainfall <NA> 2018-07-23 3.0
31 19 <NA> Rainfall <NA> 2018-08-05 6.0
32 20 <NA> Rainfall <NA> 2018-08-25 23.0
33 21 <NA> Rainfall <NA> 2018-09-10 5.0')
#> Warning: 8 parsing failures.
#> row col expected actual file
#> 6 -- 6 columns 8 columns literal data
#> 7 -- 6 columns 8 columns literal data
#> 8 -- 6 columns 8 columns literal data
#> 9 -- 6 columns 8 columns literal data
#> 18 -- 6 columns 8 columns literal data
#> ... ... ......... ......... ............
#> See problems(...) for more details.
library(tidyverse)
library(patchwork)
sowdate <- sowdate.df %>% mutate(element_f = factor(Element,levels=c("SOWING DATE","Dart","Spitfire","Suntop","Beckom","Flanker","Lancer","Sunmax","Kittyhawk")),
date = as.Date(Date1),
rain = as.numeric(rain),
rain_scaled = rain*max(length(levels(element_f))/max(rain, na.rm = TRUE)))
#> Warning: NAs introduced by coercion
p1 <- ggplot(sowdate, aes(date, element_f, Color = Category, group = Item)) +
geom_line(size = 10) +
theme(axis.title.x = element_blank(),
axis.text.x = element_blank(),
axis.ticks.x = element_blank(),
plot.margin = margin(b = 0))
p2 <- ggplot(sowdate) +
geom_col(aes(date, rain)) +
theme(plot.margin = margin(t = 0))
p1 + p2 + plot_layout(nrow = 2, )
#> Warning: Removed 8 rows containing missing values (geom_path).
#> Warning: Removed 24 rows containing missing values (position_stack).
max_rain <- max(sowdate$rain,na.rm = TRUE)
breaks_ax <- 1:length(levels(sowdate$element_f)) - sum(is.na(levels(sowdate$element_f)))
labels_ax <- as.character(levels(sowdate$element_f)[which(!is.na(levels(sowdate$element_f)))])
ggplot(sowdate, aes(date, as.numeric(element_f), Color = Category, group=Item)) +
geom_line(size = 10) +
geom_col(aes(date, rain_scaled)) +
scale_y_continuous(breaks = breaks_ax, labels = labels_ax,
sec.axis = sec_axis(~ .*max_rain/ max(length(levels(sowdate$element_f))))) +
labs(y = 'Element')
#> Warning: Removed 24 rows containing missing values (position_stack).
#> Warning: Removed 17 rows containing missing values (geom_path).
关于ggplot2 - GGPlot 组合/叠加柱线图(甘特图),我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/59834007/
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