直方图中的随机条答案

【问题标题】：Random bar in histogram直方图中的随机条
【发布时间】：2017-04-14 22:16:35
【问题描述】：

我有一堆与客户电话对应的日期。因此，如果我计算每个日期列出的次数，我可以看到呼叫频率。我试图用直方图来做到这一点，但我得到了一些意想不到的行为。我在一年的第一天得到一个非常大的条形图（似乎和最大的一样大），但是数据中的table() 并没有显示出那么准确。任何解释将不胜感激。我在下面添加了直方图的图像以及代码和子集。

hist

hist(call2015$Date, freq=TRUE, breaks="days", axes=F)
Axis(side=2)
axis.Date(side=1, at=seq(as.Date("2015-01-01"), as.Date("2016-01-01"), by="months"))

df15 <- as.data.frame(table(call2015$Date))
df15 <- df15[order(df15$Freq, decreasing=TRUE), ]
> head(df15)
      Var1 Freq
165 2015-06-14  132
346 2015-12-12  103
129 2015-05-09  101
290 2015-10-17   99
210 2015-07-29   97
157 2015-06-06   96

> head <- head(call2015$Date,4000)

输入（头）结构（c（16436、16436、16436、16436、16436、16436、16436、 16436、16436、16436、16436、16436、16436、16436、16436、16436、 16436、16436、16436、16436、16436、16436、16436、16436、16436、 16436、16436、16436、16436、16436、16436、16436、16436、16436、 16436、16436、16436、16436、16436、16436、16436、16436、16436、 16436、16436、16436、16436、16436、16436、16436、16436、16436、 16436、16436、16436、16436、16436、16436、16436、16436、16436、 16436、16436、16436、16436、16436、16436、16436、16436、16436、 16436、16436、16436、16437、16437、16437、16437、16437、16437、 16437、16437、16437、16437、16437、16437、16437、16437、16437、 16437、16437、16437、16437、16437、16437、16437、16437、16437、 16437、16437、16437、16437、16437、16437、16437、16437、16437、 16437、16437、16437、16437、16437、16437、16437、16437、16437、 16437、16437、16437、16437、16437、16437、16437、16437、16437、 16437、16437、16437、16437、16437、16437、16438、16438、16438、 16438、16438、16438、16438、16438、16438、16438、16438、16438、 16438、16438、16438、16438、16438、16438、16438、16438、16438、 16438、16438、16438、16438、16438、16438、16438、16438、16438、 16438、16438、16438、16438、16438、16438、16438、16438、16438、 16438、16438、16438、16438、16438、16438、16438、16438、16438、 16438、16439、16439、16439、16439、16439、16439、16439、16439、 16439、16439、16439、16439、16439、16439、16439、16439、16439、 16439、16439、16439、16439、16439、16439、16439、16439、16439、 16439、16439、16439、16439、16439、16439、16439、16439、16439、 16439、16439、16439、16439、16439、16439、16439、16439、16439、 16439、16439、16439、16439、16439、16439、16439、16439、16439、 16439、16439、16439、16439、16439、16440、16440、16440、16440、 16440、16440、16440、16440、16440、16440、16440、16440、16440、 16440、16440、16440、16440、16440、16440、16440、16440、16440、 16440、16440、16440、16440、16440、16440、16440、16440、16440、 16440、16440、16440、16440、16440、16440、16440、16440、16440、 16440、16440、16440、16440、16440、16440、16440、16440、16440、 16440、16440、16440、16440、16440、16440、16441、16441、16441、 16441、16441、16441、16441、16441、16441、16441、16441、16441、 16441、16441、16441、16441、16441、16441、16441、16441、16441、 16441、16441、16441、16441、16441、16441、16441、16441、16441、 16441、16441、16441、16441、16441、16441、16441、16441、16441、 16441、16441、16441、16441、16441、16441、16441、16441、16441、 16442、16442、16442、16442、16442、16442、16442、16442、16442、 16442、16442、16442、16442、16442、16442、16442、16442、16442、 16442、16442、16442、16442、16442、16442、16442、16442、16442、 16442、16442、16442、16442、16442、16442、16442、16442、16442、 16442、16442、16442、16442、16442、16442、16442、16442、16442、 16442、16442、16443、16443、16443、16443、16443、16443、16443、 16443、16443、16443、16443、16443、16443、16443、16443、16443、 16443、16443、16443、16443、16443、16443、16443、16443、16443、 16443、16443、16443、16443、16443、16443、16443、16443、16443、 16443、16443、16443、16443、16443、16443、16443、16443、16443、 16443、16443、16443、16443、16443、16443、16443、16443、16443、 16443、16443、16443、16443、16443、16443、16443、16443、16443、 16443、16443、16443、16443、16443、16443、16444、16444、16444、 16444、16444、16444、16444、16444、16444、16444、16444、16444、 16444、16444、16444、16444、16444、16444、16444、16444、16444、 16444、16444、16444、16444、16444、16444、16444、16444、16444、 16444、16444、16444、16444、16444、16444、16444、16444、16444、 16444、16444、16444、16444、16444、16444、16444、16444、16444、 16444、16444、16444、16444、16445、16445、16445、16445、16445、 16445、16445、16445、16445、16445、16445、16445、16445、16445、 16445、16445、16445、16445、16445、16445、16445、16445、16445、 16445、16445、16445、16445、16445、16445、16445、16445、16445、 16445、16445、16445、16445、16445、16445、16445、16445、16445、 16445、16445、16445、16445、16445、16445、16445、16445、16445、 16445、16445、16445、16445、16446、16446、16446、16446、16446、 16446、16446、16446、16446、16446、16446、16446、16446、16446、 16446、16446、16446、16446、16446、16446、16446、16446、16446、 16446、16446、16446、16446、16446、16446、16446、16446、16446、 16446、16446、16446、16446、16446、16446、16446、16446、16446、 16446、16446、16446、16446、16446、16446、16446、16446、16446、 16446、16446、16446、16446、16446、16446、16446、16446、16446、 16446、16446、16446、16446、16446、16446、16446、16446、16447、 16447、16447、16447、16447、16447、16447、16447、16447、16447、 16447、16447、16447、16447、16447、16447、16447、16447、16447、

【问题讨论】：

一些潜在的重复，我认为，here、here 和 here。直方图的分箱可能会变得复杂......
感谢@joran 的回答。看来我应该使用plot() 而不是hist()。我现在遇到的唯一问题是我的 x 轴代码不起作用。我正在使用axis.Date(side=1, at=seq(as.Date("2015-01-01"), as.Date("2016-01-01"), by="months"))，我想它在plot() 中不起作用。我知道我可以手动创建以月份名称为字符的轴，但是您知道plot() 是否具有类似的日期功能？再次感谢。

标签： r histogram

【解决方案1】：

如果没有更完整的数据集，很难说，但最大的计数似乎是 1 月 1 日和 6 月 15 日？当日期实际上未知时，这两个都是“填充”值的良好候选者。

【讨论】：

感谢@jdobres 的回答。看起来我应该使用 plot() 而不是 hist()。我现在遇到的唯一问题是我的 x 轴代码不起作用。我正在使用 axis.Date(side=1, at=seq(as.Date("2015-01-01"), as.Date("2016-01-01"), by="months")) 和我猜猜它在情节（）中不起作用。我知道我可以手动创建以月份名称为字符的轴，但是您知道 plot() 是否具有类似的日期功能吗？再次感谢。