R 在ggplot2中按月绘制分类变量的频率

以下是我正在处理的数据示例：

   SMUGGLING VIOLENCE AUXILIARY      Month
        Yes       No        No 2017-07-01
        Yes       No       Yes 2017-03-01
        Yes       No        No 2017-05-01
        Yes       No        No 2017-02-01
        Yes     <NA>      <NA> 2016-02-01

这只是我从ggplot2获得的输出的一个粗略示例（一旦我找到了正确的绘制方法，它将被清理）

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我对这是否显示计数感到非常困惑，因为我认为代码的

stat\u summary

部分会这样做，但y轴上的“是”误导了我，y轴上没有任何数字。知道如何修复这个图表吗

为什么不在传递到ggplot之前将其聚合？例如

library(tidyverse)
df <- data.frame(Smuggling = "Yes", 
                 Violence = "No",
                 Auxiliary = c("No", "Yes", "No", "No", NA),
                 Month = c("2017-07-01", "2017-03-01", "2017-05-01", "2017-02-01", "2016-02-01"))

df %>% 
  mutate(Month = lubridate::ymd(Month)) %>% 
  count(Month) %>%
  ggplot(aes(x = Month, y = n)) + geom_line()

库（tidyverse）
df%
突变（月=润滑：：ymd（月））%>%
计数（月）%>%
ggplot（aes（x=月，y=n））+geom_线（）

您可以将

组替换为（月）%>%总结（cnt=n（））

为

计数（月）

谢谢@bouncyball，这不是我第一次忘记：）这很有效，谢谢@erocoar和@bouncyball！现在我有了这个，这就是每个月走私的数量，对吗？是的，没错：）

library(tidyverse)
df <- data.frame(Smuggling = "Yes", 
                 Violence = "No",
                 Auxiliary = c("No", "Yes", "No", "No", NA),
                 Month = c("2017-07-01", "2017-03-01", "2017-05-01", "2017-02-01", "2016-02-01"))

df %>% 
  mutate(Month = lubridate::ymd(Month)) %>% 
  count(Month) %>%
  ggplot(aes(x = Month, y = n)) + geom_line()