Ottenere un grafico ad area in pila in R

Question

Questa domanda è una continuazione del precedente question che ho chiesto.

Ora ho un caso in cui c'è anche una colonna di categoria con Prop. Così, l'insieme di dati diventa come

Hour Category  Prop2 

00  A   25 
00  B   59 
00  A   55 
00  C   5 
00  B   50 
... 
01  C   56 
01  B   45 
01  A   56 
01  B   35 
... 
23  D   58 
23  A   52 
23  B   50 
23  B   35 
23  B   15 

In questo caso ho bisogno di fare una trama area in pila in R con le percentuali di questi diverse categorie per ogni giorno. Quindi, il risultato sarà simile.

 A   B  C  D 
00  20%  30%  35%  15% 
01  25%  10%  40%  25% 
02  20%  40%  10%  30% 
. 
. 
. 
20 
21 
22  25%  10%  30%  35% 
23  35%  20%  20%  25% 

Così ora vorrei ottenere la quota di ogni categoria in ogni ora e poi tracciare questo è un complotto area in pila come questo in cui l'asse x è l'ora e asse y la percentuale di prop2 per ogni categoria data dai diversi colori

Answer 1

È possibile utilizzare stackpoly dal pacchetto plotrix:

library(plotrix) 
#create proportions table 
pdat <- prop.table(xtabs(Prop2~Hour+Category,Dat),margin=1) 
#draw chart 
stackpoly(pdat,stack=T,xaxlab=rownames(pdat)) 
#add legend 
legend(1,colnames(pdat),bg="#ffffff55",fill=rainbow(dim(pdat)[2])) 

Answer 2

È possibile utilizzare il pacchetto ggplot2 da Hadley Wickham per questo.

R> library(ggplot2) 

Un set di dati di esempio:

R> d <- data.frame(t=rep(0:23,each=4),var=rep(LETTERS[1:4],4),val=round(runif(4*24,0,50))) 
R> head(d,10) 
    t var val 
1 0 A 1 
2 0 B 45 
3 0 C 6 
4 0 D 14 
5 1 A 35 
6 1 B 21 
7 1 C 13 
8 1 D 22 
9 2 A 20 
10 2 B 44 

E quindi è possibile utilizzare ggplot con geom_area:

R> ggplot(d, aes(x=t,y=val,group=var,fill=var)) + geom_area(position="fill") 

Answer 3

Se si vuole prendere i confini di distanza si può utilizzare scale_x_discrete e coord_cartesian questo modo

p <- ggplot(d, aes(x=Date,y=Volume,group=Platform,fill=Platform)) + geom_area(position="fill") 
base_size <- 9 
p + theme_set(theme_bw(base_size=9)) + scale_x_discrete(expand = c(0, 0)) + coord_cartesian(ylim=c(0,1))