Warning: file_get_contents(/data/phpspider/zhask/data//catemap/4/powerbi/2.json): failed to open stream: No such file or directory in /data/phpspider/zhask/libs/function.php on line 167

Warning: Invalid argument supplied for foreach() in /data/phpspider/zhask/libs/tag.function.php on line 1116

Notice: Undefined index: in /data/phpspider/zhask/libs/function.php on line 180

Warning: array_chunk() expects parameter 1 to be array, null given in /data/phpspider/zhask/libs/function.php on line 181
R 不同变量的线性图_R_Ggplot2_Graph - Fatal编程技术网

R 不同变量的线性图

R 不同变量的线性图,r,ggplot2,graph,R,Ggplot2,Graph,我试图弄明白为什么我的所有数据点都在我的图形的y轴上分组(见下图)。我试图用不同的变量绘制多个图。如何分离y轴上的值?也可以在x轴上显示每个季度的日期,而不是每年显示一次吗 我是R的新手,非常感谢你的帮助 代码: library(ggplots) library(xts) beta<-as.data.frame(beta) beta[,"Date"]<- as.Date(beta[,"Date"]) beta<- xts(beta,ord

我试图弄明白为什么我的所有数据点都在我的图形的y轴上分组(见下图)。我试图用不同的变量绘制多个图。如何分离y轴上的值?也可以在x轴上显示每个季度的日期,而不是每年显示一次吗

我是R的新手,非常感谢你的帮助

代码:

library(ggplots)
library(xts)
beta<-as.data.frame(beta)
beta[,"Date"]<- as.Date(beta[,"Date"])
beta<- xts(beta,order.by=beta[,"Date"])
autoplot(beta,facets=Series~.)+ geom_point() + theme_bw()

图片:


这类问题通常是一个时间问题

数据

beta <- read.table(text = "
Date                Size           Value
2013-01-01   0.032715590    -0.729988962
2013-02-01   0.029004454    -0.720470432
2013-03-01  -0.005376306    -0.774927763
2013-04-01  -0.065253538    -0.832884912
2013-05-01  -0.132726778    -0.805900000
2013-06-01  -0.094694083    -0.693202747
2013-07-01  -0.067636417    -0.540439590
2013-08-01  -0.080754396    -0.523916099
2013-09-01  -0.046787938    -0.633682670
2013-10-01  -0.039442980    -0.527533014
2013-11-01   0.007652725    -0.602841925
2013-12-01   0.012766257    -0.562559325
2014-01-01   0.005465503    -0.590979360
2014-02-01   0.033734341    -0.500183338
2014-03-01   0.036242236    -0.458877891
2014-04-01   0.085039855    -0.370762659
2014-05-01   0.120012885    -0.361754453
2014-06-01   0.146198534    -0.291407100
2014-07-01   0.147598628    -0.393385963
2014-08-01   0.173900895    -0.384568303
", header = TRUE)

beta这类问题通常是一个问题

数据

beta <- read.table(text = "
Date                Size           Value
2013-01-01   0.032715590    -0.729988962
2013-02-01   0.029004454    -0.720470432
2013-03-01  -0.005376306    -0.774927763
2013-04-01  -0.065253538    -0.832884912
2013-05-01  -0.132726778    -0.805900000
2013-06-01  -0.094694083    -0.693202747
2013-07-01  -0.067636417    -0.540439590
2013-08-01  -0.080754396    -0.523916099
2013-09-01  -0.046787938    -0.633682670
2013-10-01  -0.039442980    -0.527533014
2013-11-01   0.007652725    -0.602841925
2013-12-01   0.012766257    -0.562559325
2014-01-01   0.005465503    -0.590979360
2014-02-01   0.033734341    -0.500183338
2014-03-01   0.036242236    -0.458877891
2014-04-01   0.085039855    -0.370762659
2014-05-01   0.120012885    -0.361754453
2014-06-01   0.146198534    -0.291407100
2014-07-01   0.147598628    -0.393385963
2014-08-01   0.173900895    -0.384568303
", header = TRUE)

beta Hi-Rui,我一直收到错误未定义列选择“大小”。我不知道为什么,尝试用beta[,c(“大小”,“值”)]替换它,但我仍然得到相同的错误。@Fran我的答案中的代码是在强制使用
xts
对象之前,请查看
str(beta)
@Fran的输出。如果您已经有
xts
对象,请使用
fortify(beta)%>%etc
ggplot(日期等))
日期
更改为
索引
。代码的其余部分应该是相同的。它是在xts之前执行的,当运行str(beta)时,我得到一个数据帧:$Size:num 0.03272 0.029-0.00538-0.06525-0。13273@Fran在这种情况下,请尝试结束并重新启动R会话,它会多次工作。我不知道为什么,尝试用beta[,c(“大小”,“值”)]替换它,但我仍然得到相同的错误。@Fran我的答案中的代码是在强制使用
xts
对象之前,请查看
str(beta)
@Fran的输出。如果您已经有
xts
对象,请使用
fortify(beta)%>%etc
ggplot(日期等))
日期
更改为
索引
。代码的其余部分应该是相同的。它是在xts之前执行的,当运行str(beta)时,我得到一个数据帧:$Size:num 0.03272 0.029-0.00538-0.06525-0。13273@Fran在类似的情况下,尝试结束并重新启动R会话,它可以多次工作。
beta <- read.table(text = "
Date                Size           Value
2013-01-01   0.032715590    -0.729988962
2013-02-01   0.029004454    -0.720470432
2013-03-01  -0.005376306    -0.774927763
2013-04-01  -0.065253538    -0.832884912
2013-05-01  -0.132726778    -0.805900000
2013-06-01  -0.094694083    -0.693202747
2013-07-01  -0.067636417    -0.540439590
2013-08-01  -0.080754396    -0.523916099
2013-09-01  -0.046787938    -0.633682670
2013-10-01  -0.039442980    -0.527533014
2013-11-01   0.007652725    -0.602841925
2013-12-01   0.012766257    -0.562559325
2014-01-01   0.005465503    -0.590979360
2014-02-01   0.033734341    -0.500183338
2014-03-01   0.036242236    -0.458877891
2014-04-01   0.085039855    -0.370762659
2014-05-01   0.120012885    -0.361754453
2014-06-01   0.146198534    -0.291407100
2014-07-01   0.147598628    -0.393385963
2014-08-01   0.173900895    -0.384568303
", header = TRUE)