添加零值条目,以便所有组都具有相同项目的条目
Adding zero valued entries so that all groups have entries for the same items
我正在尝试使用 Rcharts 创建一个跨越多个记录区域的堆叠条形图(将单独的组值堆叠在一起)。数据的格式类似于以下内容。
Region | Group | Value
----------------------
USA | A | 5
USA | B | 3
USA | C | 1
UK | A | 4
UK | B | 6
France | C | 3
使用下面的代码生成一个分组条形图,效果很好。然而,堆叠按钮不会改变情节。
nPlot(Value ~ Region, group = 'Group',
data = example_data,
type = 'multiBarChart')
查看 this 线程似乎问题可能在于某些地区没有所有当前组的条目(例如,英国缺少 C 的条目,法国缺少 A 和 B 的条目) .
我不确定的是如何添加值 == 0 的条目,以便所有区域都为每个当前组都有一个条目。这样上面的数据就变成了这个(条目的顺序无关紧要)。
Region | Group | Value
----------------------
USA | A | 5
USA | B | 3
USA | C | 1
UK | A | 4
UK | B | 6
UK | C | 0
France | A | 0
France | B | 0
France | C | 3
这最终将被放置在 Shiny 应用程序的反应组件中,因此特别有效的解决方案会很棒
我们可以使用 tidyr
包中的 complete()
:
This is a wrapper around expand(), left_join() and replace_na that's
useful for completing missing combinations of data. It turns
implicitly missing values into explicitly missing values.
library(tidyr)
library(rCharts)
df %>%
complete(Region, Group, fill = list(Value = 0)) %>%
nPlot(Value ~ Region, group = 'Group',
data = .,
type = 'multiBarChart')
分组
堆叠
数据
df <- structure(list(Region = structure(c(3L, 3L, 3L, 2L, 2L, 1L), .Label = c("France",
"UK", "USA"), class = "factor"), Group = structure(c(1L, 2L,
3L, 1L, 2L, 3L), .Label = c("A", "B", "C"), class = "factor"),
Value = c(5L, 3L, 1L, 4L, 6L, 3L)), .Names = c("Region",
"Group", "Value"), class = "data.frame", row.names = c(NA, -6L))
我正在尝试使用 Rcharts 创建一个跨越多个记录区域的堆叠条形图(将单独的组值堆叠在一起)。数据的格式类似于以下内容。
Region | Group | Value
----------------------
USA | A | 5
USA | B | 3
USA | C | 1
UK | A | 4
UK | B | 6
France | C | 3
使用下面的代码生成一个分组条形图,效果很好。然而,堆叠按钮不会改变情节。
nPlot(Value ~ Region, group = 'Group',
data = example_data,
type = 'multiBarChart')
查看 this 线程似乎问题可能在于某些地区没有所有当前组的条目(例如,英国缺少 C 的条目,法国缺少 A 和 B 的条目) .
我不确定的是如何添加值 == 0 的条目,以便所有区域都为每个当前组都有一个条目。这样上面的数据就变成了这个(条目的顺序无关紧要)。
Region | Group | Value
----------------------
USA | A | 5
USA | B | 3
USA | C | 1
UK | A | 4
UK | B | 6
UK | C | 0
France | A | 0
France | B | 0
France | C | 3
这最终将被放置在 Shiny 应用程序的反应组件中,因此特别有效的解决方案会很棒
我们可以使用 tidyr
包中的 complete()
:
This is a wrapper around expand(), left_join() and replace_na that's useful for completing missing combinations of data. It turns implicitly missing values into explicitly missing values.
library(tidyr)
library(rCharts)
df %>%
complete(Region, Group, fill = list(Value = 0)) %>%
nPlot(Value ~ Region, group = 'Group',
data = .,
type = 'multiBarChart')
分组
堆叠
数据
df <- structure(list(Region = structure(c(3L, 3L, 3L, 2L, 2L, 1L), .Label = c("France",
"UK", "USA"), class = "factor"), Group = structure(c(1L, 2L,
3L, 1L, 2L, 3L), .Label = c("A", "B", "C"), class = "factor"),
Value = c(5L, 3L, 1L, 4L, 6L, 3L)), .Names = c("Region",
"Group", "Value"), class = "data.frame", row.names = c(NA, -6L))