R 在日期列具有单独颜色的地方制作ggplot2图形

我试图画一个散点图，但一直失败。我的数据df[1:10，]如下所示：

一个tibble:13x5 `票证创建``票证关闭``案例所有者`频率 1北美动物服务16395 2纳纳公共工程、道路和桥梁16、6090 3不适用公司代码执行4099 4 NA 2017-02-06公司代码执行123 5 NA 2015-09-07公司代码执行96 6 NA 2015-03-12动物服务88 7 NA 2017-01-06公司代码执行88 8 2014-07-04 2014-07-04公共工程、道路和桥梁16、60 78 9 NA 2014-07-10通信规范执行65 10 NA 2014-08-09公司代码执行65 11 2013-11-03 2013-11-03公共工程道路桥梁16 60 12 2014-07-01 2014-07-01公共工程、道路和桥梁16、60 59 13 NA 2015-12-02公司代码执行55 我需要一个图表，其中创建的票证和关闭的票证在x轴上，不同的颜色和频率在y轴上。这就是我的GG情节：

ggplot2:：ggplot+ geom_pointdata=c，aeslubridate:：创建票据的日期，频率， color=destring`Ticket Created`+ geom_pointdata=c，aeslubridate:：日期“票据关闭”，频率， color=destring`Ticket Closed`+ 主题+ 比例x日期间隔=1个月，日期标签=%d%b%Y+ ylim0，150+ 比例\字母指南='无'+ themeplot.title=element\u textJust=0.5，legend.position=top，legend.title=element\u textface=bold.italic， axis.text.x=element\u textangle=60，hjust=1+ 方面_wrap~ `Case Owner`，ncol=1，scales=free\u y+ 导向器fill=F+ labsx=日，y=交割频率，标题=**按月份和年份分配+ GGTitle案件所有人每月结案的频率，每年 这是我得到的结果： 警告：

警告信息： 1:在销毁“创建的票证”中：强制引入的NAs 2:在销毁“创建的票证”中：强制引入的NAs 3：在销毁“票证关闭”中：强制引入的NAs 4：删除了包含缺失值的50行 geom_点。 5：删除了22行，其中包含缺少的值 geom_点。 我被告知不要从数据中删除NAs的原因是，这样我们可以看到哪个案例所有者在同一天打开和关闭票据。我尝试了多种方法来着色…包括将日期列转换为整数，并遵循以下帖子：

如果你想看的话，dput就是这个。如果我能把这两列用不同的颜色表示，我将不胜感激，这样会更清晰。否则提示也会很有价值

structurelist`Ticket Created`=cNA，NA，NA，NA，NA， 2014-07-04，北美，北美，2013-11-032014-07-01，北美，2013-04-04， 2013-10-04，NA，2013-09-01，NA，2014-10-07，NA，2013-04-02， 北美，北美，2014-07-082013-10-072014-02-062015-11-06， 2014-09-072014-11-06，北美，2015-07-07，北美，2013-08-05， 2014-03-092017-06-04，北美，2014-01-052014-06-01，北美， 2014-03-07, 2013-05-11, 2014-01-07, 2014-11-03, 2015-08-07, 北美，北美，2013-02-042014-08-07，北美，北美，2013-09-092013-11-06， 不，不，不，2014-08-042014-10-112014-12-022013-03-06， 2013-05-02，NA，2014-05-032014-05-082014-10-032015-09-07， 北美，2013-01-042014-09-01，北美，北美，2013-06-052013-12-06， 2014-02-07，不，不，不，2013-12-082014-10-012014-11-08， 2014-12-02，北美，2013-04-032013-08-082013-11-022014-01-10， 2014-07-072014-12-11，不适用，不适用，不适用，2014-03-042014-12-09， 2015-02-07，NA，NA，2013-07-082013-11-12014-06-05， 2014-10-02, 2014-12-05, 2015-01-09, 2015-09-12, 2016-09-02, NA，NA，2013-01-052013-12-12013-12-12014-12-05， 2015-02-09, 2016-05-05, 2016-07-06, 2016-12-04, 2016-12-10, 2016-12-12，不，不，不，不，不，不，2013-01-102013-09-12， 2013-12-03, 2014-01-08, 2014-07-05, 2015-05-05, 2016-12-02, 2017-07-09，不，不，不，`票已关闭'=cNA，不，不，2017-02-06， 2015-09-07, 2015-03-12, 2017-01-06, 2014-07-04, 2014-07-10, 2014-08-09, 2013-11-03, 2014-07-01, 2015-12-02, 2013-04-04, 2013-10-04, 2016-01-12, 2013-09-01, 2016-05-01, 2014-10-07, 2017-08-04, 2013-04-02, 2014-02-09, 2015-02-02, 2014-07-08, 2013-10-07, 2014-02-06, 2015-11-06, 2014-09-07, 2014-11-06, 2017-08-05, 2015-07-07, 2015-09-03, 2013-08-05, 2014-03-09, 2017-06-04, 2015-12-06, 2014-01-05, 2014-06-01, 2017-01-11, 2014-03-07, 2013-05-11, 2014-01-07, 2014-11-03, 2015-08-07, 2016-05-08, 2018-01-02, 2013-02-04, 2014-08-07, 2014-06-10, 2014-12-06, 2 013-09-09, 2013-11-06, 2014-03-01, 2014-11-06, 2015-06-112014-08-042014-10-11，北美，2013-03-062013-05-02， 2015-10-03, 2014-05-03, 2014-05-08, 2014-10-03, 2015-09-07, 2013-04-04, 2013-01-04, 2014-09-01, 2014-03-06, 2014-06-12, 2014-08-082013-06-05，北美，2014-02-072014-07-052016-02-08， 2017-09-05，NA，NA，2014-11-082014-12-022017-01-05， 2013-04-03, 2013-08-08, 2013-11-02, 2014-01-10, 2014-07-07, NA，2013-04-092016-08-012017-02-05，NA，NA，2015-02-07， 2014-02-04, 2015-07-04, 2013-07-08, 2013-11-12, 2014-06-05, 北美，2014-12-052015-01-092015-09-12，北美，2014-06-03， 2016-04-052013-01-052013-12-12，北美，北美，2015-02-09， 不，不，不，不，不，不，2014-01-052014-05-022015-01-09， 2015-02-08, 2017-11-01, 2013-01-10, 2013-11-12, 2013-12-03, 2014-08-09，NA，2015-05-05，NA，NA，2013-01-082015-03-02， 2017-08-12，“案例所有者”=结构1l、3L、2L、2L、2L、， 1L、2L、3L、2L、2L、3L、2L、3L、3L、1L、3L、1L、3L、2L、3L、， 1L、1L、3L、3L、3L、3L、3L、1L、3L、2L、3L、3L、3L、3L、1L、3L、， 3L、2L、3L、3L、3L、3L、1L、2L、3L、3L、2L、2L、2L、3L、3L、3L、3L、3L、1L、， 2L、1L、3L、3L、1L、3L、3L、2L、3L、3L、3L、3L、2L、3L、3L、3L、3L、2L、， 2L，1L，3L，1L，3L，2L，2L，1L，1L，3L，3L，1L，3L，3L，3L，3L， 3L、3L、1L、2L、1L、1L、3L、1L、3L、1L、1L、3L、3L、3L、3L、1L、1L、3L、， 3L，3L，1L，1L，1L，3L，1L，1L，3L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L， 1L，2L，1L，1L，3L，1L，3L，2L，1L，2L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L，1L。标签=犬类服务， 公共工程、公路、桥梁、交通法规执行、16 ，等级=系数，频率=c16395L，6090L，4099L，123L， 96L，88L，88L，78L，65L，65L，60L，59L，55L，54L，53L，51L，50L， 50L、49L、48L、47L、47L、46L、45L、44L、42L、42L、41L、41L、41L、， 40L，40L，39L，39L，39L，38L，37L，37L，36L，35L，35L， 35L，35L，35L，34L，34L，33L，32L，32L，32L，32L，32L，32L，32L，31L， 31L，31L，30L，30L，30L，29L，29L，29L，29L，28L，28L， 28L，28L，27L，27L，27L，27L，27L，26L，26L，26L，26L，26L，26L， 25L，25L，25L，25L，25L，25L，25L，25L，25L，24L，24L，24L，24L， 24L，23L，23L，23L，23L，23L，23L，23L，23L，23L，23L，23L，22L，22L， 22L，22L，22L，22L，22L，22L，22L，22L，22L，22L，22L，22L，22L，22L，22L，22L，22L， 21L，21L，21L，21L，21L，21L，21L，21L，21L，21L，21L，21L，row.names=cNA， -132L，等级=ctbl_df，tbl，数据帧

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如果将数据修改为长格式，则应该可以：

library(tidyr)

c1 <- 
  c %>% 
  pivot_longer(cols = c(`Ticket Created`, `Ticket Closed`), names_to = "tick", values_to = "date")



c1


ggplot2::ggplot()+
  geom_point(data= c1, aes(lubridate::date(date), Frequency, colour= tick))+ 
  theme_bw()+
  scale_x_date(date_breaks = "1 month", date_labels =  "%d %b %Y") +
  ylim(0, 150)+
  scale_alpha(guide = 'none')+
  theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5), legend.position = "top", legend.title = element_text(face = "bold.italic"),
        axis.text.x=element_text(angle=60, hjust=1))+
  facet_wrap(~`Case Owner`, ncol = 1, scales = "free_y")+
guides(fill= F)+
  labs(x="Day",
       y= "Freq. of Closing", 
       caption = "**distributed by month-year",
       colour = "Ticket type")+
  ggtitle("Monthly Frequency of Ticket Closing by Case Owners, per Year")

其结果是：

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你打电话给ggplot时应该用什么颜色？嗨，彼得，抱歉。我打错了，很抱歉。它不在那里。我想说的是规模、颜色、啤酒厂，但这与手头的问题无关。谢谢你，彼得。先生，如果您不介意的话，我可以知道您是如何推断出这个问题的答案的吗？我从来没有想过做长格式。这是典型的ggplot/tidyverse方法来分组变量，以便美学可以映射到因素或变量的不同实例。一旦你掌握了窍门，它真的很有用。如果您还没有这样做，那么值得一读：哈德利·威克姆的数据科学和ggplot2：和。但是不要忽视BaseR和BaseR图形，因为你可以在BaseR中更快、更简单地完成很多事情——只是一直有很多东西需要学习！谢谢你这么多的朋友分享链接和伟大的建议，我还没有读这些书。注意安全：