R ggplot：按月份和年份聚合多年数据，美学长度误差

我已经逐月阅读了所有相关的

aggregate（）

和

lubridate

问题，但仍然遇到了美学长度上的错误。很多对我来说不起作用，因为他们按月对数据进行分组，但数据框只包含一年的数据。我不需要每个一月的累计总数——我需要它是月份和年份特定的

我的样本数据：（df称为“销售”）

按月份和年份汇总：

# aggregate by month (i used _moyr short for month year)
sales$bymonth <- aggregate(cbind(order_sum)~month(order_date_create),
                     data=sales,FUN=sum)
sales$order_moyr <- format(sales$order_date_create, '%m-%Y') # why does this get saved under values instead of data?

如果我使用

x=order\u date\u create

和

y=order\u sum

它正确地绘制了月份-年份轴，但每个条形图仍然是每日总和。 如果我使用

x=order\u moyr

和

y=bymonth

，我会得到以下错误：

错误：长度必须为1或与数据相同（48839）：y

顺便说一句，如果有人知道如何在同一个

scale\u y\u continuous

fcn中同时使用scale:：dollar和格式化数千分隔符，那将是一个很大的帮助。我不知道如何做到这两个

library(scales); library(lubridate); library(dplyr); 
library(ggthemes)
sales %>%
  count(order_moyr = floor_date(order_date_create, "month"), 
        wt = order_sum, name = "order_sum") %>%
                     
ggplot(aes(order_moyr, order_sum)) + 
  scale_x_date(breaks = "1 month",
               labels = date_format("%m-%Y")) +
  scale_y_continuous(labels = scales::dollar_format(big.mark = "'", 
                                             decimal.mark = ".")) + 
  labs(x = "Date", y = "Sales Volume", title = "Sales by Month") +
  geom_bar(stat="identity", width = 25)+ 
  theme_economist(base_size = 10, base_family = "sans", 
                  horizontal = TRUE, dkpanel = FALSE) +  
  scale_colour_economist()

---

您的代码与

aggregate

一起将汇总数据集作为一个整体分配给原始数据“sales”中的一个新列

# plot
ggplot(sales, aes(order_moyr, order_sum)) + 
  scale_x_date(limits = c(min, as.Date(now())), 
               breaks = "1 month", 
               labels = date_format("%m-%Y")) + 
  scale_y_continuous(labels = function(x) format(x, big.mark = "'", decimal.mark = ".", scientific = FALSE)) + 
  labs(x = "Date", y = "Sales Volume", title = "Sales by Month") +
  geom_bar(stat="identity")+ theme_economist(base_size = 10, base_family = "sans", horizontal = TRUE, dkpanel = FALSE) +  scale_colour_economist()

library(scales); library(lubridate); library(dplyr); 
library(ggthemes)
sales %>%
  count(order_moyr = floor_date(order_date_create, "month"), 
        wt = order_sum, name = "order_sum") %>%
                     
ggplot(aes(order_moyr, order_sum)) + 
  scale_x_date(breaks = "1 month",
               labels = date_format("%m-%Y")) +
  scale_y_continuous(labels = scales::dollar_format(big.mark = "'", 
                                             decimal.mark = ".")) + 
  labs(x = "Date", y = "Sales Volume", title = "Sales by Month") +
  geom_bar(stat="identity", width = 25)+ 
  theme_economist(base_size = 10, base_family = "sans", 
                  horizontal = TRUE, dkpanel = FALSE) +  
  scale_colour_economist()