使用 ggplot2 可视化面板数据中的转换答案

【问题标题】：Visualizing transitions in panel data with ggplot2使用 ggplot2 可视化面板数据中的转换
【发布时间】：2013-11-14 07:54:58
【问题描述】：

首先是一些玩具数据：

df = read.table(text = 
              "id      year    transition1 transition2 
1           2000    0   1
1           2001    1   0
1           2002    0   0
1           2003    0   0
2           2000    0   0
2           2002    0   0
2           2003    1   1
3           2000    0   0
3           2001    0   0
3           2002    1   0
3           2003    0   1 ", sep = "", header = TRUE)

我尝试在一个图中为每个 id 可视化，

如果一年中有一次观察（黑点）
如果发生transition1（红点）
如果发生转换 2（黄色点）

我大概知道如何可视化第一步

p <- ggplot(df, aes(y=id))
p <- p + geom_point(aes(x=year), colour="black")
p

但是如何为每个过渡添加点？

【问题讨论】：

标签： r ggplot2

【解决方案1】：

一个选项，使用嵌套的ifelse 创建列向量：

library(ggplot2)
p <- ggplot(df, aes(y=id))
p <- p + geom_point(aes(x=year), size=10,
                  colour=ifelse(df$transition1==1,"red",
                                ifelse(df$transition2==1,"yellow","black")))
p

【讨论】：

太好了，谢谢。这几乎就是我想要的。我怎样才能另外避免一点覆盖另一点？例如，在 2003 年，id 2 的所有点都应该可见。（如果有更好的解决方案，我不关心颜色）
如何去掉y轴上的1.5和2.5？

【解决方案2】：

要添加到@agstudy 的答案，请尝试 geom_jitter()。

library(ggplot2)
p <- ggplot(df, aes(y=id)) +
  geom_point(aes(x=year), size=10,
             colour=ifelse(df$transition1==1,"red",
                           ifelse(df$transition2==1,"yellow","black"))) +
  geom_jitter()

【讨论】：

@agstudy 非常感谢。嵌套 ifelse 的解决方案是否也适用于两个以上的转换？最后，是否可以使点透明而不使用抖动？

【解决方案3】：

下面是一种略有不同的处理方式，您可能会也可能不会觉得有帮助。本质上，它为两个观察结果生成了一个组合变量。目前这仅适用于 2 个级别，但如果您需要它在更多级别上工作，请告诉我，我会考虑使其适用于 3 个或更多级别。

library(ggplot2)

df = read.table(text = 
                  "id      year    transition1 transition2 
1           2000    0   1
1           2001    1   0
1           2002    0   0
1           2003    0   0
2           2000    0   0
2           2002    0   0
2           2003    1   1
3           2000    0   0
3           2001    0   0
3           2002    1   0
3           2003    0   1 ", sep = "", header = TRUE)

# get transition names
trans.names <- names(df[3:4])

# add up the numbers in the data columns
df$total <- apply(df[,c(3:4)], 1, sum)

# for the columns where there is only on transition figure out which type it is
df$total2[which(df$total==1)] <- apply(df[which(df$total==1),c(3:4)], 1, which.max)

#set up the type variable to recieve data
df$type <- ""

# put in the names of the variable where it is one or the other
df$type <- trans.names[df$total2]

# overwrite that data with observation for those ones with no data
df$type[which(df$total==0)] <- "Observation"

# for the ones with both, mark as such
df$type[which(df$total==2)] <- "transition 1 and 2"

# cleanup, remove calculation columns
df <- df[,c("id","year","type")]

# reorder the factors in the 'type' data
df$type <- factor(df$type,levels=c("Observation","transition1", "transition2","transition 1 and 2"))

# make other variables into factors
df$id <- as.factor(df$id)
df$year <- as.factor(df$year)

#plot data
p <- ggplot(df, aes(y=id,x=year,color=type)) +
  geom_point(size=10) +
  scale_color_manual(name="Legend Name Goes Here",values=c("black", "red", "yellow","purple"))+
  theme(legend.position="bottom")+
  ggtitle("Title Goes Here")+
  ylab("y label")+
  xlab("x label")

#show plot
p

希望对您有所帮助，乔什

【讨论】：