绘制R中1个观测值的83个变量

我有一个包含131个观察值的数据框架，每个数据框架包含83个变量（不同年份有不同犯罪记录的村庄——暴力、偷车等）。我需要选择一个观察（一个村庄）和针对不同年份的特定变量（例如暴力犯罪计数）

我已通过以下方式对该村庄进行了分组：

my_data<-  data[which(data$WardName =='village_name'), ]

---

my_data我会首先将数据重新格式化为长格式，即为
村庄
，
犯罪
，
年份
，和
计数
列。然后，您可以很容易地根据这些变量对数据进行子集划分

对于包
restrape2
或
tidyr
，这种类型的整形操作非常简单

这里有一个例子

首先，我们创建一些（我认为）与您的数据格式匹配的假数据：

d <- data.frame(Village=LETTERS[1:5],
                Vehicle.Crime.Count.2008.2009=rpois(5, 20), 
                Vehicle.Crime.Count.2009.2010=rpois(5, 20),
                Vehicle.Crime.Count.2010.2011=rpois(5, 20),
                Vehicle.Crime.Count.2011.2012=rpois(5, 20),
                Violent.Crime.Count.2008.2009=rpois(5, 20),
                Violent.Crime.Count.2009.2010=rpois(5, 20),
                Violent.Crime.Count.2010.2011=rpois(5, 20),
                Violent.Crime.Count.2011.2012=rpois(5, 20))

将数据重塑为长格式：

d_long <- gather(d, key=Crime, value=Count, -Village) %>%
  separate(Crime, c('Crime', 'Year'), '\\.Count\\.') %>%
  mutate(Crime=factor(gsub('\\.', ' ', Crime)), 
         Year=factor(sub('\\.', '-', Year)))

我们现在可以将这些数据过滤到感兴趣的子集，并绘制它们：

filter(d_long, 
       Crime=='Vehicle Crime', Year %in% c('2008-2009', '2009-2010', '2010-2011')) %>%
  ggplot(aes(x=Year, Count, group=Village, color=Village)) +
    geom_line() +
    theme_bw()

我会首先将数据重新格式化为长格式，即为
村庄
、
犯罪
、
年份
和
计数
列。然后，您可以很容易地根据这些变量对数据进行子集划分

对于包
restrape2
或
tidyr
，这种类型的整形操作非常简单

这里有一个例子

首先，我们创建一些（我认为）与您的数据格式匹配的假数据：

d <- data.frame(Village=LETTERS[1:5],
                Vehicle.Crime.Count.2008.2009=rpois(5, 20), 
                Vehicle.Crime.Count.2009.2010=rpois(5, 20),
                Vehicle.Crime.Count.2010.2011=rpois(5, 20),
                Vehicle.Crime.Count.2011.2012=rpois(5, 20),
                Violent.Crime.Count.2008.2009=rpois(5, 20),
                Violent.Crime.Count.2009.2010=rpois(5, 20),
                Violent.Crime.Count.2010.2011=rpois(5, 20),
                Violent.Crime.Count.2011.2012=rpois(5, 20))

将数据重塑为长格式：

d_long <- gather(d, key=Crime, value=Count, -Village) %>%
  separate(Crime, c('Crime', 'Year'), '\\.Count\\.') %>%
  mutate(Crime=factor(gsub('\\.', ' ', Crime)), 
         Year=factor(sub('\\.', '-', Year)))

我们现在可以将这些数据过滤到感兴趣的子集，并绘制它们：

filter(d_long, 
       Crime=='Vehicle Crime', Year %in% c('2008-2009', '2009-2010', '2010-2011')) %>%
  ggplot(aes(x=Year, Count, group=Village, color=Village)) +
    geom_line() +
    theme_bw()

谢谢，我要试一试。我应该重塑整个数据集（包括我不感兴趣的所有村庄）还是只重塑我想要的一个村庄？谢谢，我要试一试。我应该重塑整个数据集（包括我不感兴趣的所有村庄）还是只重塑我想要的一个村庄？