R 对数据集进行子集和汇总，以准备堆叠面积图的可视化

我有一个800k行的数据集，每个行都有一个时间戳。数据涵盖一年的时间范围

在准备我想要生成的堆叠面积图时，我想要创建26个子组（例如，两周间隔）。在这些子组中，我想找出5个类中的值的频率

---

举个例子：在前两周，数值的百分比>x&&y&&以下是一个带有一些虚拟数据的例子：

library(dplyr)
library(ggplot2)

n <- 1000
d <- data.frame(date=as.Date('2010/01/01') + sort(sample(0:364, n, replace=TRUE)))
d$x <- runif(n)

# These are the breaks defining your bins of data    
breaks <- c(0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1)

d %>% 
  # create fortnight indicator from Julian day number
  mutate(Fortnight=ceiling(as.numeric(format(date, '%j'))/14)) %>%
  # bin data
  mutate(Class=factor(findInterval(x, breaks))) %>%
  group_by(Fortnight, Class) %>%
  # count per group
  summarise(n=n()) %>%
  # expressed as proportions
  mutate(Proportion=n/sum(n)) %>%
  ggplot(aes(x=Fortnight, y=Proportion, fill=Class)) + 
    geom_area()

库（dplyr）
图书馆（GG2）
n%
#每组计数
总结（n=n（））%>%
#以比例表示的
突变（比例=n/和（n））%>%
ggplot（aes（x=两周，y=比例，填充=类别））+
geom_区域（）

---

如果你想清理一下，就过滤掉两周27。例如，在调用

ggplot

之前插入

filter（两周<27）%%>%

。

如果您向我们展示您的数据（例如，至少是

head

），或者提供一个可复制的示例，会有所帮助。您是对的，我添加了head（）的输出@麦克斯·舒马赫：你可能想给朱鲍姆斯一张向上的票，以多谢他一点：——）@steveb-我认为代表们需要投票特权；）@杰鲍姆斯，啊，我明白了，他只是少了几分。谢谢你的更正。很长一段时间以来，我一直从SO那里得到答案，但我对参与这项活动还不熟悉。

library(dplyr)
library(ggplot2)

n <- 1000
d <- data.frame(date=as.Date('2010/01/01') + sort(sample(0:364, n, replace=TRUE)))
d$x <- runif(n)

# These are the breaks defining your bins of data    
breaks <- c(0, 0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1)

d %>% 
  # create fortnight indicator from Julian day number
  mutate(Fortnight=ceiling(as.numeric(format(date, '%j'))/14)) %>%
  # bin data
  mutate(Class=factor(findInterval(x, breaks))) %>%
  group_by(Fortnight, Class) %>%
  # count per group
  summarise(n=n()) %>%
  # expressed as proportions
  mutate(Proportion=n/sum(n)) %>%
  ggplot(aes(x=Fortnight, y=Proportion, fill=Class)) + 
    geom_area()