Переход от обычной гистограммы к гистограмме с накоплением на диграфах

У меня есть xts df следующего формата:

structure(c("May 2022", "Jun 2022", "Jul 2022", "Aug 2022", "Sep 2022", 
"Oct 2022", "Nov 2022", "Dec 2022", " 3035.199", " 5500.000", 
"11568.750", " 2510.000", " 6999.999", "21792.149", " 9750.000", 
" 5624.999", " 2250.000", " 4136.975", " 6525.500", " 2771.875", 
" 4637.500", "16273.499", " 6000.000", " 4494.649", " 2500.000", 
"    0.000", " 3029.000", " 2803.500", "    0.000", "14481.250", 
" 4374.998", " 4062.498", "    0.000", " 3075.000", " 6939.249", 
" 1500.000", " 4183.157", " 5769.000", " 3559.500", " 3250.000"
), class = c("xts", "zoo"), index = structure(c(1651363200, 1654041600, 
1656633600, 1659312000, 1661990400, 1664582400, 1667260800, 1669852800
), tzone = "UTC", tclass = "yearmon"), .Dim = c(8L, 5L), .Dimnames = list(
    NULL, c("Month", "Cat 1", "Cat 2", "Cat 3", "Cat 4")))

Я пытаюсь создать гистограмму с накоплением, используя библиотеку dygraphs.

library(dygraphs)
library(lubridate)
today <- as.Date(Sys.time())
    last_6 <- today+months(-6)
        dygraph(df) %>%
          dyAxis("y", label= "Total") %>%
          dyRangeSelector(dateWindow = c(last_6, today)) %>%
          dyMultiColumnGroup(c("Cat 1", "Cat 2", "Cat 3", "Cat 4"))

Это создаст гистограмму, которая выглядит следующим образом:

Мне было интересно, есть ли у кого-нибудь совет о том, как сделать гистограмму с накоплением? Многие руководства говорят о привлечении плоттеров, но, к сожалению, они недостаточно подробны, чтобы я мог правильно понять, что происходит.

Добавление этого:

dyStackedBarGroup(c("Cat 1", "Cat 2", "Cat 3", "Cat 4"))

вместо строки dyMultiColumnGroup приводит к:

Error in cumulativeYval + points : non-numeric argument to binary operator
object 'last_6' not found ошибка при запуске данных и рассматриваемого кода. Вы получаете это при запуске вопроса в новой версии R?
Peter 20.12.2022 17:18

Привет, Питер, извините за это, это должно быть исправлено сейчас (нужна смазка)

alec22 20.12.2022 17:32
Стоит ли изучать PHP в 2023-2024 годах?
Стоит ли изучать PHP в 2023-2024 годах?
Привет всем, сегодня я хочу высказать свои соображения по поводу вопроса, который я уже много раз получал в своем сообществе: "Стоит ли изучать PHP в...
Поведение ключевого слова "this" в стрелочной функции в сравнении с нормальной функцией
Поведение ключевого слова "this" в стрелочной функции в сравнении с нормальной функцией
В JavaScript одним из самых запутанных понятий является поведение ключевого слова "this" в стрелочной и обычной функциях.
Приемы CSS-макетирования - floats и Flexbox
Приемы CSS-макетирования - floats и Flexbox
Здравствуйте, друзья-студенты! Готовы совершенствовать свои навыки веб-дизайна? Сегодня в нашем путешествии мы рассмотрим приемы CSS-верстки - в...
Тестирование функциональных ngrx-эффектов в Angular 16 с помощью Jest
В системе управления состояниями ngrx, совместимой с Angular 16, появились функциональные эффекты. Это здорово и делает код определенно легче для...
Концепция локализации и ее применение в приложениях React ⚡️
Концепция локализации и ее применение в приложениях React ⚡️
Локализация - это процесс адаптации приложения к различным языкам и культурным требованиям. Это позволяет пользователям получить опыт, соответствующий...
Пользовательский скаляр GraphQL
Пользовательский скаляр GraphQL
Листовые узлы системы типов GraphQL называются скалярами. Достигнув скалярного типа, невозможно спуститься дальше по иерархии типов. Скалярный тип...
6
2
163
2
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 2

Кажется, что вы должны создавать каждый временной ряд как ts, поэтому я конвертирую их каждый отдельно, а затем объединяю их с cbind. Вот воспроизводимый пример:

Cat1 <- ts(c(3035.199, 5500.000, 11568.750, 2510.000, 6999.999, 21792.149, 9750.000, 5624.999), start = c(2022, 5), end = c(2022, 12), frequency = 12)
Cat2 <- ts(c(2250.000, 4136.975, 6525.500, 2771.875, 4637.500, 16273.499, 6000.000, 4494.649), start = c(2022, 5), end = c(2022, 12), frequency = 12)
Cat3 <- ts(c(2500.000, 0.000, 3029.000, 2803.500, 0.000, 14481.250, 4374.998, 4062.498), start = c(2022, 5), end = c(2022, 12), frequency = 12)
Cat4 <- ts(c(0.000, 3075.000, 6939.249, 1500.000, 4183.157, 5769.000, 3559.500, 3250.000), start = c(2022, 5), end = c(2022, 12), frequency = 12)

df <- cbind(Cat1, Cat2, Cat3, Cat4)

library(dygraphs)
library(lubridate)

today <- as.Date(Sys.time())
last_6 <- today+months(-6)
dygraph(df) %>%
  dyAxis("y", label= "Total") %>%
  dyRangeSelector(dateWindow = c(last_6, today)) %>%
  dyStackedBarGroup(name = c("Cat1", "Cat2", "Cat3", "Cat4"))

Created on 2022-12-22 with reprex v2.0.2

Я должен использовать dygraph чаще!

TarJae 29.12.2022 10:44

Привет @TarJae, Да, интересный пакет! Хотя документацию можно было бы улучшить.

Quinten 29.12.2022 12:16
Ответ принят как подходящий

Хотя у Квинтена есть отличный рабочий ответ, я решил добавить к нему.

Вам не нужны отдельные ts объекты; однако вам нужно, чтобы данные были числовыми.

Предполагая, что данные из dput названы df:

# drop the months column, change data to numeric, restore ts class
df <- df[ ,-1] %>% sapply(as.numeric) %>%
  ts(start = c(2022, 5), deltat = 1/12)

Теперь вы готовы построить график.

dygraph(df) %>%
  dyAxis("y", label= "Total") %>%
  dyRangeSelector(dateWindow = c(today() - months(6), today())) %>%
  dyStackedBarGroup(dimnames(df)[[2]])

Спасибо за это, я думаю, что это почти исправлено. Хотя кажется, что объект ts нарушает порядок данных (по месяцам), есть идеи, как это обойти?

alec22 23.12.2022 00:30

О, чувак, я понял, что произошло. Когда я впервые опубликовал этот ответ, я установил диапазон сюжета с мая по декабрь и понял, что это не то, что вы искали. Когда я изменил селектор диапазона, я изменил дату начала в вызове на ts(). Этого не должно было случиться. Сейчас я исправил код. Единственное изменение в аргументе start в призыве к ts()

Kat 23.12.2022 01:58

Другие вопросы по теме