如何绘制月度偏离年均值的条形图?

How to plot bar chart of monthly deviations from annual mean?

太棒了!

我正在尝试使用条形图为温度数据的年均值创建月度偏差图。我有多年的数据,我想显示几个月之间温度的季节性行为。条形图应表示与每年重新计算的年度平均值的偏差。这是一个类似于我想要的例子,只是一年:

我的数据很敏感,所以我还不能分享它,但我使用 txhousing 数据集(它带有 ggplot2)做了一个可重现的例子。 salesdiff 列是月销售额(所有城市的平均值)与每年的年平均值之间的偏差。现在问题正在策划中。

library(ggplot2)
df <- aggregate(sales~month+year,txhousing,mean)

df2 <- aggregate(sales~year,txhousing,mean)

df2$sales2 <- df2$sales #RENAME sales
df2 <- df2[,-2] #REMOVE sales

df3<-merge(df,df2) #MERGE dataframes

df3$salesdiff <- df3$sales - df3$sales2 #FIND deviation between monthly and annual means

#plot deviations
ggplot(df3,aes(x=month,y=salesdiff)) +
         geom_col()

我的 ggplot 目前看起来不太好-

它以某种方式将每个月的列与多年来的所有数据堆叠在一起。理想情况下,日期将沿 x 轴跨越多年(我认为数据集是从 2000 年到 2015 年......),并且根据 salesdiff 是更高还是更低而使用不同的颜色。你们都很棒,我欢迎任何建议!!!!

这样的东西应该有用吗?

基本上,如果 salesdiff 是正数或负数,您需要创建一个二进制变量来更改颜色 (fill),如下所示 factordiff.

此外,您还需要一个 date 变量用于 monthyear 组合。

library(ggplot2)
library(dplyr)

df3$factordiff <- ifelse(df3$salesdiff>0, 1, 0) # factor variable for colors

df3 <- df3 %>% 
  mutate(date = paste0(year,"-", month), # this builds date like "2001-1"
         date = format(date, format="%Y-%m")) # here we create the correct date format

#plot deviations
ggplot(df3,aes(x=date,y=salesdiff, fill = as.factor(factordiff))) +
  geom_col()

当然,这会导致情节难以阅读,因为您有很多日期,您可以对其进行子集化并仅显示受限时间:

df3 %>% 
  filter(date >= "2014-1") %>% # we filter our data from 2014
  ggplot(aes(x=date,y=salesdiff, fill = as.factor(factordiff))) +
  geom_col() +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1)) # adds label rotation

这里的主要问题可能是 geom_col() 不会呈现不同的美学属性,除非您明确告诉它。获得所需内容的一种方法是使用两次调用 geom_col() 来创建两个不同的条形图,这些条形图将在两个不同的层中组合在一起。此外,您将需要创建可以轻松传递给 ggplot() 的日期信息;我使用 lubridate() 包来完成这项任务。

注意,我们在这里合并了"month"和"year"列,然后使用ymd()获取日期值。我选择不使用 date_decimal() 之类的东西转换 txhousing 中的双值 "date" 列,因为有时它会混淆二月和一月(例如,二月 1 日得到 "rounded down" 到一月31).

我决定绘制 txhousing 数据集的一个子集,这样更便于教学展示。

代码:

library("tidyverse")
library("ggplot2")

# subset txhousing to just years >= 2011, and calculate nested means and dates
housing_df <- filter(txhousing, year >= 2011) %>%
  group_by(year, month) %>%
  summarise(monthly_mean = mean(sales, na.rm = TRUE),
            date = first(date)) %>%
  mutate(yearmon = paste(year, month, sep = "-"),
         date = ymd(yearmon, truncated = 1), # create date column
         salesdiff = monthly_mean - mean(monthly_mean), # monthly deviation
         higherlower = case_when(salesdiff >= 0 ~ "higher", # for fill aes later
                                 salesdiff < 0 ~ "lower"))

ggplot(data = housing_df, aes(x = date, y = salesdiff, fill = as.factor(higherlower))) +
  geom_col() +
  scale_x_date(date_breaks = "6 months",
               date_labels = "%b-%Y") +
  scale_fill_manual(values = c("higher" = "blue", "lower" = "red")) +
  theme_bw()+
  theme(legend.position = "none") # remove legend

剧情:

你可以很好地看到这里的周期性行为;销售额似乎每隔 spring 就会增加一次,而在秋季和冬季月份销售额会下降。请记住,如果您想将此代码用于温度数据,您可能需要反转我指定的颜色!这是一个有趣的 - 祝你好运,策划愉快!