Сохранить первую и последнюю метку разрыва при установке date_breaks в scale_x_datetime

фиктивные данные:

library(tidyverse)

    df<-tibble(datetime=seq(as.POSIXct("2019-10-01 12:00:00"),as.POSIXct("2020-10-01 12:00:00"), by = "15 min"),value=rnorm(35137,22,sd=1)) %>% 
  mutate(period=case_when(
    datetime> = "2019-10-01" & datetime< = "2019-12-31" ~ "Oct 1-Dec 31, 2019",
    datetime>"2019-12-31" & datetime< = "2020-03-31" ~ "Jan 1-Mar 31, 2020",
    datetime>"2020-03-31" & datetime< = "2020-06-30" ~ "Apr 1-Jun 30, 2020",
    datetime>"2020-06-30" & datetime< = "2020-10-01" ~ "July 1-Sept 30, 2020"),
    period=factor(period,levels = c("Oct 1-Dec 31, 2019","Jan 1-Mar 31, 2020","Apr 1-Jun 30, 2020","July 1-Sept 30, 2020")))


plots<- map(.x = unique(df$period), ~ df %>% 
                     dplyr::filter(period == .x) %>% 
                     ggplot()+
                     geom_point(aes(x=datetime,y=value),fill = "blue")+
                     scale_x_datetime(date_labels = "%b-%d-%Y",
                                      date_breaks = "2 weeks",
                                      expand = c(0,0)))


plots[[1]]

Я делаю несколько графиков и хочу обобщить сценарий, чтобы начинать и заканчивать метки оси x с первой и последней записями из каждой группы. Я хотел бы получать ярлыки каждые 2 недели, начиная с 1 октября 2019 года. Когда я использую, я использую date_breaks, он сбрасывает первую и последнюю метки, а установка ограничений не работает. Я не хочу устанавливать метки вручную, так как каждый период будет иметь разные метки.

Когда я удаляю expand и date_breaks, что приводит к: scale_x_datetime(date_labels = "%b-%d-%Y")

Это то, что я получаю, но это по месяцам, а не каждые 2 недели:

Настройка expand = c(0.1,0) работает достаточно хорошо для вас? В этом случае первая метка будет 30 сентября 2019 г., а не 01 октября 2019 г.

anilewe 23.12.2020 02:26

Интересно, но не совсем мне это нужно, чтобы сопоставить другие цифры и начать с водного года.

Srizza 23.12.2020 03:01
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...
2
2
272
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Тогда обходной путь, основанный на ответе здесь, будет заключаться в простом увеличении количества разрывов до желаемого значения:

library(tidyverse)

    df<-tibble(datetime=seq(as.POSIXct("2019-10-01 12:00:00"),as.POSIXct("2020-10-01 12:00:00"), by = "15 min"),value=rnorm(35137,22,sd=1)) %>% 
  mutate(period=case_when(
    datetime> = "2019-10-01" & datetime< = "2019-12-31" ~ "Oct 1-Dec 31, 2019",
    datetime>"2019-12-31" & datetime< = "2020-03-31" ~ "Jan 1-Mar 31, 2020",
    datetime>"2020-03-31" & datetime< = "2020-06-30" ~ "Apr 1-Jun 30, 2020",
    datetime>"2020-06-30" & datetime< = "2020-10-01" ~ "July 1-Sept 30, 2020"),
    period=factor(period,levels = c("Oct 1-Dec 31, 2019","Jan 1-Mar 31, 2020","Apr 1-Jun 30, 2020","July 1-Sept 30, 2020")))


plots<- map(.x = unique(df$period), ~ df %>% 
                     dplyr::filter(period == .x) %>% 
                     ggplot()+
                     geom_point(aes(x=datetime,y=value),fill = "blue")+
                     scale_x_datetime(date_labels = "%b-%d-%Y",
                                      breaks = scales::pretty_breaks(n = 10),
                                      expand = c(0.1,0)))


plots[[1]]

Другие вопросы по теме