gganimate 如何对一个有序的 bar time-series 进行排序？
How does gganimate order an ordered bar time-series?
我有一个 time-series 数据，我在 y-axis DIAG_RATE_65_PLUS 上绘制疾病的诊断率，并在 [=66= 上绘制用于比较的地理组] NAME作为一个简单的条形图。我的时间变量是 ACH_DATEyearmon，如标题所示，动画正在循环播放。
df %>% ggplot(aes(reorder(NAME, DIAG_RATE_65_PLUS), DIAG_RATE_65_PLUS)) +
geom_bar(stat = "identity", alpha = 0.66) +
labs(title='{closest_state}') +
theme(plot.title = element_text(hjust = 1, size = 22),
axis.text.x=element_blank()) +
transition_states(ACH_DATEyearmon, transition_length = 1, state_length = 1) +
ease_aes('linear')
我重新排序了 NAME，所以它的排名是 DIAG_RATE_65_PLUS。
gganimate 产生什么：
我现在有两个问题：
1) gganimate 究竟是如何重新排序数据的？有一些整体的一般重新排序，但每个月都没有按照 DIAG_RATE_65_PLUS 从小到大完美排序的框架。理想情况下，我希望最后一个月 "Aug 2018" 能够完美订购。根据“2018 年 8 月”的订购 NAME，之前所有月份的 x-axis。
2) gganimate 中是否有一个选项，其中组 "shift" 到条形图中每个月的正确排名？
我的评论查询图：
https://i.stack.imgur.com/s2UPw.gif
https://i.stack.imgur.com/Z1wfd.gif
@JonSpring
df %>%
ggplot(aes(ordering, group = NAME)) +
geom_tile(aes(y = DIAG_RATE_65_PLUS/2,
height = DIAG_RATE_65_PLUS,
width = 0.9), alpha = 0.9, fill = "gray60") +
geom_hline(yintercept = (2/3)*25, linetype="dotdash") +
# text in x-axis (requires clip = "off" in coord_cartesian)
geom_text(aes(y = 0, label = NAME), hjust = 2) + ## trying different hjust values
theme(plot.title = element_text(hjust = 1, size = 22),
axis.ticks.y = element_blank(), ## axis.ticks.y shows the ticks on the flipped x-axis (the now metric), and hides the ticks from the geog layer
axis.text.y = element_blank()) + ## axis.text.y shows the scale on the flipped x-axis (the now metric), and hides the placeholder "ordered" numbers from the geog layer
coord_cartesian(clip = "off", expand = FALSE) +
coord_flip() +
labs(title='{closest_state}', x = "") +
transition_states(ACH_DATEyearmon,
transition_length = 2, state_length = 1) +
ease_aes('cubic-in-out')
对于 hjust=2，标签未对齐并四处移动。
将上面的代码改成hjust=1
@eipi10
df %>%
ggplot(aes(y=NAME, x=DIAG_RATE_65_PLUS)) +
geom_barh(stat = "identity", alpha = 0.66) +
geom_hline(yintercept=(2/3)*25, linetype = "dotdash") + #geom_vline(xintercept=(2/3)*25) is incompatible, but geom_hline works, but it's not useful for the plot
labs(title='{closest_state}') +
theme(plot.title = element_text(hjust = 1, size = 22)) +
transition_states(ACH_DATEyearmon, transition_length = 1, state_length = 50) +
view_follow(fixed_x=TRUE) +
ease_aes('linear')
柱形排序由 ggplot 完成，不受 gganimate 影响。条形图根据每个 ACH_DATEyearmon 中 DIAG_RATE_65_PLUS 的总和进行排序。下面我将展示条形图的排序方式，然后提供用于创建动画情节的代码，并在每一帧中按所需的顺序从低到高进行排序。
要查看柱状图的排序方式，首先让我们创建一些假数据：
library(tidyverse)
library(gganimate)
theme_set(theme_classic())
# Fake data
dates = paste(rep(month.abb, each=10), 2017)
set.seed(2)
df = data.frame(NAME=c(replicate(12, sample(LETTERS[1:10]))),
ACH_DATEyearmon=factor(dates, levels=unique(dates)),
DIAG_RATE_65_PLUS=c(replicate(12, rnorm(10, 30, 5))))
现在让我们制作一个条形图。条形是每个 NAME 的 DIAG_RATE_65_PLUS 的总和。注意 x 轴 NAME 值的顺序：
df %>%
ggplot(aes(reorder(NAME, DIAG_RATE_65_PLUS), DIAG_RATE_65_PLUS)) +
geom_bar(stat = "identity", alpha = 0.66) +
labs(title='{closest_state}') +
theme(plot.title = element_text(hjust = 1, size = 22))
您可以在下面看到，当我们明确地将 DIAG_RATE_65_PLUS 与 NAME 相加并按总和排序时，顺序是相同的：
df %>% group_by(NAME) %>%
summarise(DIAG_RATE_65_PLUS = sum(DIAG_RATE_65_PLUS)) %>%
arrange(DIAG_RATE_65_PLUS)
NAME DIAG_RATE_65_PLUS
1 A 336.1271
2 H 345.2369
3 B 346.7151
4 I 350.1480
5 E 356.4333
6 C 367.4768
7 D 368.2225
8 F 368.3765
9 J 368.9655
10 G 387.1523
现在我们要创建一个动画，对每个 ACH_DATEyearmon 按 DIAG_RATE_65_PLUS 分别排序 NAME。为此，我们首先生成一个名为 order 的新列，用于设置我们想要的顺序：
df = df %>%
arrange(ACH_DATEyearmon, DIAG_RATE_65_PLUS) %>%
mutate(order = 1:n())
现在我们创建动画。 transition_states 为每个 ACH_DATEyearmon 生成帧。 view_follow(fixed_y=TRUE)仅显示当前 ACH_DATEyearmon 的 x 值，并为所有帧保持相同的 y 轴范围。
请注意，我们使用 order 作为 x 变量，但随后我们 运行 scale_x_continuous 将 x 标签更改为 NAME 值。我在图中包含了这些标签，因此您可以看到它们随每个 ACH_DATEyearmon 而变化，但您当然可以像在示例中那样在实际图中删除它们。
p = df %>%
ggplot(aes(order, DIAG_RATE_65_PLUS)) +
geom_bar(stat = "identity", alpha = 0.66) +
labs(title='{closest_state}') +
theme(plot.title = element_text(hjust = 1, size = 22)) +
scale_x_continuous(breaks=df$order, labels=df$NAME) +
transition_states(ACH_DATEyearmon, transition_length = 1, state_length = 50) +
view_follow(fixed_y=TRUE) +
ease_aes('linear')
animate(p, nframes=60)
anim_save("test.gif")
如果您关闭 view_follow()，您可以看到 "whole" 剧情的样子（当然，您可以通过在transition_states行）。
p = df %>%
ggplot(aes(order, DIAG_RATE_65_PLUS)) +
geom_bar(stat = "identity", alpha = 0.66) +
labs(title='{closest_state}') +
theme(plot.title = element_text(hjust = 1, size = 22)) +
scale_x_continuous(breaks=df$order, labels=df$NAME) +
transition_states(ACH_DATEyearmon, transition_length = 1, state_length = 50) +
#view_follow(fixed_y=TRUE) +
ease_aes('linear')
更新：回答您的问题...
要按给定月份的值排序，请将数据转换为具有按该月排序的水平的因子。要绘制旋转图，而不是 coord_flip，我们将使用 ggstance 包中的 geom_barh（水平条形图）。请注意，我们必须在 aes 和 view_follow() 中切换 y 和 x，并且 y 轴 NAME 值的顺序现在是常量：
library(ggstance)
# Set NAME order based on August 2017 values
df = df %>%
arrange(DIAG_RATE_65_PLUS) %>%
mutate(NAME = factor(NAME, levels=unique(NAME[ACH_DATEyearmon=="Aug 2017"])))
p = df %>%
ggplot(aes(y=NAME, x=DIAG_RATE_65_PLUS)) +
geom_barh(stat = "identity", alpha = 0.66) +
labs(title='{closest_state}') +
theme(plot.title = element_text(hjust = 1, size = 22)) +
transition_states(ACH_DATEyearmon, transition_length = 1, state_length = 50) +
view_follow(fixed_x=TRUE) +
ease_aes('linear')
animate(p, nframes=60)
anim_save("test3.gif")
对于平滑过渡，@JonSpring 的回答似乎处理得很好。
为了补充@eipi10 的出色答案，我认为在这种情况下值得更换 geom_bar 以获得更大的灵活性。 geom_bar 通常对于离散类别非常方便，但它并不能让我们充分利用 gganimate 丝般流畅的动画效果。
例如，使用 geom_tile，我们可以重新创建与 geom_bar 相同的外观，但在 x 轴上有流畅的移动。这有助于保持对每个柱的视觉跟踪，并查看哪些柱的顺序变化最多。我认为这很好地解决了你问题的第二部分。
为了完成这项工作，我们可以向数据中添加一个新列，显示每个月应该使用的顺序。我们将此订单保存为双精度而不是整数（通过使用 * 1.0）。这将允许 gganimate 在位置 1 和 2 之间设置动画时在位置 1.25 放置一个条。
df2 <- df %>%
group_by(ACH_DATEyearmon) %>%
mutate(ordering = min_rank(DIAG_RATE_65_PLUS) * 1.0) %>%
ungroup()
现在我们可以用类似的方式绘图，但使用 geom_tile 而不是 geom_bar。我想在顶部和轴上显示 NAME，所以我使用了两个具有不同 y 值的 geom_text 调用，一个在零，一个在条的高度。 vjust 让我们使用文本行单位垂直对齐。
这里的另一个技巧是在 coord_cartesian 中关闭裁剪，这让底部文本位于绘图区域下方，进入 x 轴文本通常所在的位置。
p <- df2 %>%
ggplot(aes(ordering, group = NAME)) +
geom_tile(aes(y = DIAG_RATE_65_PLUS/2,
height = DIAG_RATE_65_PLUS,
width = 0.9), alpha = 0.9, fill = "gray60") +
# text on top of bars
geom_text(aes(y = DIAG_RATE_65_PLUS, label = NAME), vjust = -0.5) +
# text in x-axis (requires clip = "off" in coord_cartesian)
geom_text(aes(y = 0, label = NAME), vjust = 2) +
coord_cartesian(clip = "off", expand = FALSE) +
labs(title='{closest_state}', x = "") +
theme(plot.title = element_text(hjust = 1, size = 22),
axis.ticks.x = element_blank(),
axis.text.x = element_blank()) +
transition_states(ACH_DATEyearmon,
transition_length = 2, state_length = 1) +
ease_aes('cubic-in-out')
animate(p, nframes = 300, fps = 20, width = 400, height = 300)
回到您的第一个问题，这是我通过从 geom_tile 调用中删除 fill = "gray60" 制作的彩色版本。我按照 2017 年 8 月的顺序对 NAME 类别进行了排序，因此它们看起来是按顺序排列的，正如您所描述的那样。
可能有更好的排序方法，但我是通过将 df2 加入 table 并仅使用 2017 年 8 月的排序来实现的。
Aug_order <- df %>%
filter(ACH_DATEyearmon == "Aug 2017") %>%
mutate(Aug_order = min_rank(DIAG_RATE_65_PLUS) * 1.0) %>%
select(NAME, Aug_order)
df2 <- df %>%
group_by(ACH_DATEyearmon) %>%
mutate(ordering = min_rank(DIAG_RATE_65_PLUS) * 1.0) %>%
ungroup() %>%
left_join(Aug_order) %>%
mutate(NAME = fct_reorder(NAME, -Aug_order))
我有一个 time-series 数据，我在 y-axis DIAG_RATE_65_PLUS 上绘制疾病的诊断率，并在 [=66= 上绘制用于比较的地理组] NAME作为一个简单的条形图。我的时间变量是 ACH_DATEyearmon，如标题所示，动画正在循环播放。
df %>% ggplot(aes(reorder(NAME, DIAG_RATE_65_PLUS), DIAG_RATE_65_PLUS)) +
geom_bar(stat = "identity", alpha = 0.66) +
labs(title='{closest_state}') +
theme(plot.title = element_text(hjust = 1, size = 22),
axis.text.x=element_blank()) +
transition_states(ACH_DATEyearmon, transition_length = 1, state_length = 1) +
ease_aes('linear')
我重新排序了 NAME，所以它的排名是 DIAG_RATE_65_PLUS。
gganimate 产生什么：
我现在有两个问题：
1) gganimate 究竟是如何重新排序数据的？有一些整体的一般重新排序，但每个月都没有按照 DIAG_RATE_65_PLUS 从小到大完美排序的框架。理想情况下，我希望最后一个月 "Aug 2018" 能够完美订购。根据“2018 年 8 月”的订购 NAME，之前所有月份的 x-axis。
2) gganimate 中是否有一个选项，其中组 "shift" 到条形图中每个月的正确排名？
我的评论查询图：
https://i.stack.imgur.com/s2UPw.gif https://i.stack.imgur.com/Z1wfd.gif
@JonSpring
df %>%
ggplot(aes(ordering, group = NAME)) +
geom_tile(aes(y = DIAG_RATE_65_PLUS/2,
height = DIAG_RATE_65_PLUS,
width = 0.9), alpha = 0.9, fill = "gray60") +
geom_hline(yintercept = (2/3)*25, linetype="dotdash") +
# text in x-axis (requires clip = "off" in coord_cartesian)
geom_text(aes(y = 0, label = NAME), hjust = 2) + ## trying different hjust values
theme(plot.title = element_text(hjust = 1, size = 22),
axis.ticks.y = element_blank(), ## axis.ticks.y shows the ticks on the flipped x-axis (the now metric), and hides the ticks from the geog layer
axis.text.y = element_blank()) + ## axis.text.y shows the scale on the flipped x-axis (the now metric), and hides the placeholder "ordered" numbers from the geog layer
coord_cartesian(clip = "off", expand = FALSE) +
coord_flip() +
labs(title='{closest_state}', x = "") +
transition_states(ACH_DATEyearmon,
transition_length = 2, state_length = 1) +
ease_aes('cubic-in-out')
对于 hjust=2，标签未对齐并四处移动。
将上面的代码改成hjust=1
@eipi10
df %>%
ggplot(aes(y=NAME, x=DIAG_RATE_65_PLUS)) +
geom_barh(stat = "identity", alpha = 0.66) +
geom_hline(yintercept=(2/3)*25, linetype = "dotdash") + #geom_vline(xintercept=(2/3)*25) is incompatible, but geom_hline works, but it's not useful for the plot
labs(title='{closest_state}') +
theme(plot.title = element_text(hjust = 1, size = 22)) +
transition_states(ACH_DATEyearmon, transition_length = 1, state_length = 50) +
view_follow(fixed_x=TRUE) +
ease_aes('linear')
柱形排序由 ggplot 完成，不受 gganimate 影响。条形图根据每个 ACH_DATEyearmon 中 DIAG_RATE_65_PLUS 的总和进行排序。下面我将展示条形图的排序方式，然后提供用于创建动画情节的代码，并在每一帧中按所需的顺序从低到高进行排序。
要查看柱状图的排序方式，首先让我们创建一些假数据：
library(tidyverse)
library(gganimate)
theme_set(theme_classic())
# Fake data
dates = paste(rep(month.abb, each=10), 2017)
set.seed(2)
df = data.frame(NAME=c(replicate(12, sample(LETTERS[1:10]))),
ACH_DATEyearmon=factor(dates, levels=unique(dates)),
DIAG_RATE_65_PLUS=c(replicate(12, rnorm(10, 30, 5))))
现在让我们制作一个条形图。条形是每个 NAME 的 DIAG_RATE_65_PLUS 的总和。注意 x 轴 NAME 值的顺序：
df %>%
ggplot(aes(reorder(NAME, DIAG_RATE_65_PLUS), DIAG_RATE_65_PLUS)) +
geom_bar(stat = "identity", alpha = 0.66) +
labs(title='{closest_state}') +
theme(plot.title = element_text(hjust = 1, size = 22))
您可以在下面看到，当我们明确地将 DIAG_RATE_65_PLUS 与 NAME 相加并按总和排序时，顺序是相同的：
df %>% group_by(NAME) %>%
summarise(DIAG_RATE_65_PLUS = sum(DIAG_RATE_65_PLUS)) %>%
arrange(DIAG_RATE_65_PLUS)
NAME DIAG_RATE_65_PLUS 1 A 336.1271 2 H 345.2369 3 B 346.7151 4 I 350.1480 5 E 356.4333 6 C 367.4768 7 D 368.2225 8 F 368.3765 9 J 368.9655 10 G 387.1523
现在我们要创建一个动画，对每个 ACH_DATEyearmon 按 DIAG_RATE_65_PLUS 分别排序 NAME。为此，我们首先生成一个名为 order 的新列，用于设置我们想要的顺序：
df = df %>%
arrange(ACH_DATEyearmon, DIAG_RATE_65_PLUS) %>%
mutate(order = 1:n())
现在我们创建动画。 transition_states 为每个 ACH_DATEyearmon 生成帧。 view_follow(fixed_y=TRUE)仅显示当前 ACH_DATEyearmon 的 x 值，并为所有帧保持相同的 y 轴范围。
请注意，我们使用 order 作为 x 变量，但随后我们 运行 scale_x_continuous 将 x 标签更改为 NAME 值。我在图中包含了这些标签，因此您可以看到它们随每个 ACH_DATEyearmon 而变化，但您当然可以像在示例中那样在实际图中删除它们。
p = df %>%
ggplot(aes(order, DIAG_RATE_65_PLUS)) +
geom_bar(stat = "identity", alpha = 0.66) +
labs(title='{closest_state}') +
theme(plot.title = element_text(hjust = 1, size = 22)) +
scale_x_continuous(breaks=df$order, labels=df$NAME) +
transition_states(ACH_DATEyearmon, transition_length = 1, state_length = 50) +
view_follow(fixed_y=TRUE) +
ease_aes('linear')
animate(p, nframes=60)
anim_save("test.gif")
如果您关闭 view_follow()，您可以看到 "whole" 剧情的样子（当然，您可以通过在transition_states行）。
p = df %>%
ggplot(aes(order, DIAG_RATE_65_PLUS)) +
geom_bar(stat = "identity", alpha = 0.66) +
labs(title='{closest_state}') +
theme(plot.title = element_text(hjust = 1, size = 22)) +
scale_x_continuous(breaks=df$order, labels=df$NAME) +
transition_states(ACH_DATEyearmon, transition_length = 1, state_length = 50) +
#view_follow(fixed_y=TRUE) +
ease_aes('linear')
更新：回答您的问题...
要按给定月份的值排序，请将数据转换为具有按该月排序的水平的因子。要绘制旋转图，而不是 coord_flip，我们将使用 ggstance 包中的 geom_barh（水平条形图）。请注意，我们必须在 aes 和 view_follow() 中切换 y 和 x，并且 y 轴 NAME 值的顺序现在是常量：
library(ggstance)
# Set NAME order based on August 2017 values
df = df %>%
arrange(DIAG_RATE_65_PLUS) %>%
mutate(NAME = factor(NAME, levels=unique(NAME[ACH_DATEyearmon=="Aug 2017"])))
p = df %>%
ggplot(aes(y=NAME, x=DIAG_RATE_65_PLUS)) +
geom_barh(stat = "identity", alpha = 0.66) +
labs(title='{closest_state}') +
theme(plot.title = element_text(hjust = 1, size = 22)) +
transition_states(ACH_DATEyearmon, transition_length = 1, state_length = 50) +
view_follow(fixed_x=TRUE) +
ease_aes('linear')
animate(p, nframes=60)
anim_save("test3.gif")
对于平滑过渡，@JonSpring 的回答似乎处理得很好。
为了补充@eipi10 的出色答案，我认为在这种情况下值得更换 geom_bar 以获得更大的灵活性。 geom_bar 通常对于离散类别非常方便，但它并不能让我们充分利用 gganimate 丝般流畅的动画效果。
例如，使用 geom_tile，我们可以重新创建与 geom_bar 相同的外观，但在 x 轴上有流畅的移动。这有助于保持对每个柱的视觉跟踪，并查看哪些柱的顺序变化最多。我认为这很好地解决了你问题的第二部分。
为了完成这项工作，我们可以向数据中添加一个新列，显示每个月应该使用的顺序。我们将此订单保存为双精度而不是整数（通过使用 * 1.0）。这将允许 gganimate 在位置 1 和 2 之间设置动画时在位置 1.25 放置一个条。
df2 <- df %>%
group_by(ACH_DATEyearmon) %>%
mutate(ordering = min_rank(DIAG_RATE_65_PLUS) * 1.0) %>%
ungroup()
现在我们可以用类似的方式绘图，但使用 geom_tile 而不是 geom_bar。我想在顶部和轴上显示 NAME，所以我使用了两个具有不同 y 值的 geom_text 调用，一个在零，一个在条的高度。 vjust 让我们使用文本行单位垂直对齐。
这里的另一个技巧是在 coord_cartesian 中关闭裁剪，这让底部文本位于绘图区域下方，进入 x 轴文本通常所在的位置。
p <- df2 %>%
ggplot(aes(ordering, group = NAME)) +
geom_tile(aes(y = DIAG_RATE_65_PLUS/2,
height = DIAG_RATE_65_PLUS,
width = 0.9), alpha = 0.9, fill = "gray60") +
# text on top of bars
geom_text(aes(y = DIAG_RATE_65_PLUS, label = NAME), vjust = -0.5) +
# text in x-axis (requires clip = "off" in coord_cartesian)
geom_text(aes(y = 0, label = NAME), vjust = 2) +
coord_cartesian(clip = "off", expand = FALSE) +
labs(title='{closest_state}', x = "") +
theme(plot.title = element_text(hjust = 1, size = 22),
axis.ticks.x = element_blank(),
axis.text.x = element_blank()) +
transition_states(ACH_DATEyearmon,
transition_length = 2, state_length = 1) +
ease_aes('cubic-in-out')
animate(p, nframes = 300, fps = 20, width = 400, height = 300)
回到您的第一个问题，这是我通过从 geom_tile 调用中删除 fill = "gray60" 制作的彩色版本。我按照 2017 年 8 月的顺序对 NAME 类别进行了排序，因此它们看起来是按顺序排列的，正如您所描述的那样。
可能有更好的排序方法，但我是通过将 df2 加入 table 并仅使用 2017 年 8 月的排序来实现的。
Aug_order <- df %>%
filter(ACH_DATEyearmon == "Aug 2017") %>%
mutate(Aug_order = min_rank(DIAG_RATE_65_PLUS) * 1.0) %>%
select(NAME, Aug_order)
df2 <- df %>%
group_by(ACH_DATEyearmon) %>%
mutate(ordering = min_rank(DIAG_RATE_65_PLUS) * 1.0) %>%
ungroup() %>%
left_join(Aug_order) %>%
mutate(NAME = fct_reorder(NAME, -Aug_order))