Plot multiple frequencies over time using ggplot2
Question
I'm having trouble plotting frequency of one variable by group over time. Specifically, I'd like to plot a line graph where the x-axis is the month and year and the y-axis is the frequency of values for each month and year, and each group is represented by a color. This is what my code looks like:
library(reshape2)
library(ggplot2
r_treat<-time[,c(4,10)]
risk_treat <- melt(r_treat, id.vars="Risk_Class", variable.name="administered_date")
ggplot(data=risk_treat, aes(x=value, y=value, group = Risk_Class, colour = Risk_Class)) + geom_line() + geom_point( size=4, shape=21, fill="white")
This is the dput(risk_treat) output:
structure(list(Risk_Class = c("Medium", "Medium", "Medium", "Low",
"Low", "Low", "Low", "High", "High", "High", "Low", "Medium",
"High", "High", "High", "High", "High", "High", "High", "High",
"High", "Low", "Low", "Low", "Low", "Low", "Low", "Low", "Low",
"Low", "Low", "Low", "Low", "Low", "Low", "Low", "Low", "Low",
"Low", "Low", "Low", "Low", "Low", "Low", "Low", "Low", "Low",
"Low", "High", "High", "High", "Medium", "Medium", "Medium",
"Medium", "Medium", "Medium", "High", "High", "High", "High",
"High", "High", "High", "High", "High", "High", "High", "High",
"High", "High", "High", "High", "Medium", "Medium", "Medium",
"High", "High", "High", "Medium", "Medium", "Medium", "Low",
"Low", "Low", "Low", "Low", "Low", "Low", "High", "High", "High",
"High", "High", "High", "High", "High", "High", "Low", "Low",
"Low", "Low", "Low", "Low", "Low", "Low", "Medium", "High", "High",
"Medium", "Medium", "Medium", "High", "High", "High", "Low",
"Low", "Low", "Low", "High", "High", "High", "Low", "Low", "Low",
"High", "High", "High", "High", "Low", "Low", "Low", "Low", "Low",
"High", "High", "High", "High", "High", "Low", "Low", "Low",
"Low", "Low", "Low", "Low", "Low", "Low", "Low", "Low", "Low",
"Low", "High", "High", "High", "High", "High", "High", "High",
"Medium", "High", "High", "High", "High", "High", "Medium", "Low",
"Low", "Low", "Medium", "Medium", "Medium", "Low", "Low", "Low",
"Low", "Low", "Low", "Low", "High", "Medium", "Medium", "Medium",
"Medium", "Medium", "High", "Low", "Low", "Low", "Low", "Low",
"Low", "Low", "Low", "Low", "Medium", "Medium", "Medium", "Medium",
"Medium", "Low", "Low", "High", "High", "High", "High", "High",
"High", "High", "High", "High", "High", "Low", "Low", "Low",
"Low", "Low", "Low", "Low", "Low", "Low", "Low", "Medium", "Medium",
"Medium", "Low", "Low", "Medium", "Medium", "Low", "Low", "Low",
"Low", "Low", "Low", "Low", "Low", "Low", "Low", "Low", "High",
"High", "High", "High", "High", "High", "Low", "Low", "High",
"High", "High", "High", "High", "Low", "Low", "Low", "Low", "Low",
"Low", "Low", "Low", "Low", "Low", "Low", "Medium", "Low", "Low",
"Low", "Low", "Low", "Medium", "Medium", "Medium", "Low", "Low",
"Low", "Low", "Low", "Low", "Low", "Low", "Low", "Low", "Low",
"Low", "Low", "Low", "High", "High", "High", "High", "Low", "Low",
"Low", "Medium", "Low", "Low", "Low", "Low", "Low", "Low"), administered_date = structure(c(1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), .Label = "administered_date", class = "factor"),
value = structure(c(2015, 2015.41666666667, 2014.91666666667,
2014, 2014.5, 2012.41666666667, 2013.66666666667, 2015.75,
2011.75, 2014.83333333333, 2014.25, 2013, 2013.83333333333,
2013.83333333333, 2013.91666666667, 2013.91666666667, 2014.75,
2014.75, 2013.25, 2014.83333333333, 2015.5, 2010.66666666667,
2015.83333333333, 2014.66666666667, NA, 2011.58333333333,
2013.5, 2013.33333333333, 2015.83333333333, 2015.33333333333,
2015.75, 2014, 2015.33333333333, 2015.33333333333, 2013.66666666667,
2013.66666666667, 2015.83333333333, 2015.83333333333, 2013.16666666667,
2013.16666666667, 2015.41666666667, 2015.41666666667, 2012.58333333333,
2012.58333333333, 2014.83333333333, 2014.83333333333, 2015,
2015, 2013, 2015.5, 2015.75, 2012.25, 2020.66666666667, 2013.16666666667,
2009.58333333333, NA, 2012.25, 2014.08333333333, 2015.83333333333,
2014.08333333333, NA, 2014.08333333333, 2015.08333333333,
2014.91666666667, 2015.75, 2014.08333333333, 2015.41666666667,
2014.75, 2015.33333333333, 2014.58333333333, 2015, 2013,
2014.58333333333, 2014.25, 2013.25, 2015.75, 2013.75, 2014.75,
2013.5, 2015.83333333333, 2013, 2015.58333333333, 2014.33333333333,
2015.5, 2014.91666666667, 2013.58333333333, 2013.41666666667,
2014.16666666667, 2015.75, 2015, 2014.08333333333, 2015.41666666667,
2014.58333333333, 2012.91666666667, 2014.41666666667, 2015.16666666667,
2015.08333333333, 2013.83333333333, 2013.41666666667, 2013.91666666667,
2015.83333333333, 2015.75, 2013.33333333333, 2014.66666666667,
2014.25, 2014.91666666667, 2015.33333333333, 2014.33333333333,
2014.58333333333, 2014.33333333333, 2014.33333333333, 2014.25,
2015.83333333333, 2014.16666666667, 2014.75, 2012.41666666667,
2013.5, 2015.5, 2014.08333333333, 2013.25, 2015.5, 2013,
2012.66666666667, 2015.16666666667, 2012.33333333333, 2013.41666666667,
2015.16666666667, 2015.16666666667, 2015.25, 2011.66666666667,
2015.08333333333, 2014.41666666667, 2012.91666666667, 2014.66666666667,
2013.16666666667, 2015.16666666667, 2013.58333333333, 2014,
2011.75, 2015.75, 2015.58333333333, 2011.5, 2014.91666666667,
2013.25, 2013.33333333333, 2005.25, 2011, 2011.83333333333,
2013.16666666667, 2013.91666666667, 2015.66666666667, 2014.58333333333,
2015.75, 2015.5, 2012.75, 2014, 2012.91666666667, 2015.66666666667,
2015.58333333333, 2013.08333333333, 2012.5, 2012.5, 2011.83333333333,
2015.66666666667, 2014.41666666667, 2015.33333333333, 2015.66666666667,
2013.66666666667, 2015.5, 2015.5, 2013.5, 2012.25, 2013.58333333333,
2015, 2015.25, 2019.25, 2013.91666666667, 2014.66666666667,
2015.5, 2014.41666666667, 2013.08333333333, 2013.41666666667,
2014.83333333333, 2014.25, 2013.41666666667, 2013.5, 2014.83333333333,
2015.5, 2013.75, 2014.16666666667, 2014.66666666667, 2025.66666666667,
2012.41666666667, 2014.66666666667, 2014.66666666667, 2013.5,
2013.5, 2013.25, 2014, 2014.16666666667, 2012.83333333333,
2013.41666666667, 2015.58333333333, 2015.16666666667, 2014.5,
2014.5, 2013.5, 2015.16666666667, 2014.25, 2015.66666666667,
2013.25, 2014.33333333333, 2014.91666666667, 2013.16666666667,
2014.08333333333, 2015.08333333333, 2014.75, 2012.75, 2013.41666666667,
2012.08333333333, 2015.5, 2005.58333333333, 2014.75, 2013.25,
2015.83333333333, 2014, 2013.66666666667, 2015.5, 2012.25,
2012.33333333333, 2015.83333333333, 2013.75, 2012.66666666667,
2012.41666666667, 2014.83333333333, 2012.33333333333, 2013.58333333333,
2014.33333333333, 2015.5, 2013.83333333333, 2014.25, 2013.91666666667,
2014.16666666667, 2014.66666666667, 2013.66666666667, 2012.5,
2015.16666666667, 2009.5, 2015.83333333333, 2014, 2014.33333333333,
2014.41666666667, 2013.91666666667, 2013.33333333333, 2015.25,
NA, 2014.08333333333, 2013.58333333333, 2013.66666666667,
2011.91666666667, 2013, 2012, 2014.58333333333, 2014.16666666667,
2012.5, 2014.41666666667, 2014.58333333333, 2013, 2015.75,
2012.75, 2015.66666666667, 2014.41666666667, 2014.41666666667,
2014.75, 2015.5, 2015.5, 2014, 2014.75, 2015, 2012.41666666667,
2013.91666666667, 2013.5, 2015.5, 2013.25, 2013.58333333333,
2014.91666666667, 2011.33333333333, 2014.25, 2013.75, 2014,
2015.41666666667, 2013.58333333333, 2015.08333333333, 2015.25,
2014.33333333333, 2013.91666666667, 2013.25, 2015, 2014.5,
2015.16666666667, 2015.66666666667), class = "yearmon")), row.names = c(NA,
-301L), .Names = c("Risk_Class", "administered_date", "value"
), class = "data.frame")
2 answers
solution1
2 ACCPTED 2016-05-24 01:19:15
I had some trouble with the yearmon format, so I switched things over to a simple Date class.
## Change formatting to date class
df$value <- yearmon(df$value)
df$date <- as.Date(paste('01', df$value), format='%d %b %Y')
## Get counts for each risk class on each date
frequencies <- with(df, table(Risk_Class, date))
frequencies <- as.data.frame(frequecies)
frequences$date <- as.Date(frequencies$date)
## Plot frequencies by date
ggplot(frequencies, aes(date, Freq, group = Risk_Class, colour = Risk_Class)) +
geom_line() +
geom_point(size = 4, shape = 21, fill = "white")
That looks like what you are after, though I think the visualization could be improved. It's pretty hard to see much.
I think this lets you see the data better, but that totally depends on your purpose.
ggplot(data= frequencies, aes(x = date, y = Freq, group = Risk_Class, colour = Risk_Class)) +
geom_line() +
geom_point( size=4, shape=21, fill="white") +
scale_x_date(limits = c(as.Date('2010-01-01'), Sys.Date()))
solution2
0 2018-07-17 02:56:29
i improved and correct
df=structure(list(Risk_Class = c("Medium", "Medium", "Medium", "Low",
"Low", "Low", "Low", "High", "High", "High", "Low", "Medium",
"High", "High", "High", "High", "High", "High", "High", "High",
"High", "Low", "Low", "Low", "Low", "Low", "Low", "Low", "Low",
"Low", "Low", "Low", "Low", "Low", "Low", "Low", "Low", "Low",
"Low", "Low", "Low", "Low", "Low", "Low", "Low", "Low", "Low",
"Low", "High", "High", "High", "Medium", "Medium", "Medium",
"Medium", "Medium", "Medium", "High", "High", "High", "High",
"High", "High", "High", "High", "High", "High", "High", "High",
"High", "High", "High", "High", "Medium", "Medium", "Medium",
"High", "High", "High", "Medium", "Medium", "Medium", "Low",
"Low", "Low", "Low", "Low", "Low", "Low", "High", "High", "High",
"High", "High", "High", "High", "High", "High", "Low", "Low",
"Low", "Low", "Low", "Low", "Low", "Low", "Medium", "High", "High",
"Medium", "Medium", "Medium", "High", "High", "High", "Low",
"Low", "Low", "Low", "High", "High", "High", "Low", "Low", "Low",
"High", "High", "High", "High", "Low", "Low", "Low", "Low", "Low",
"High", "High", "High", "High", "High", "Low", "Low", "Low",
"Low", "Low", "Low", "Low", "Low", "Low", "Low", "Low", "Low",
"Low", "High", "High", "High", "High", "High", "High", "High",
"Medium", "High", "High", "High", "High", "High", "Medium", "Low",
"Low", "Low", "Medium", "Medium", "Medium", "Low", "Low", "Low",
"Low", "Low", "Low", "Low", "High", "Medium", "Medium", "Medium",
"Medium", "Medium", "High", "Low", "Low", "Low", "Low", "Low",
"Low", "Low", "Low", "Low", "Medium", "Medium", "Medium", "Medium",
"Medium", "Low", "Low", "High", "High", "High", "High", "High",
"High", "High", "High", "High", "High", "Low", "Low", "Low",
"Low", "Low", "Low", "Low", "Low", "Low", "Low", "Medium", "Medium",
"Medium", "Low", "Low", "Medium", "Medium", "Low", "Low", "Low",
"Low", "Low", "Low", "Low", "Low", "Low", "Low", "Low", "High",
"High", "High", "High", "High", "High", "Low", "Low", "High",
"High", "High", "High", "High", "Low", "Low", "Low", "Low", "Low",
"Low", "Low", "Low", "Low", "Low", "Low", "Medium", "Low", "Low",
"Low", "Low", "Low", "Medium", "Medium", "Medium", "Low", "Low",
"Low", "Low", "Low", "Low", "Low", "Low", "Low", "Low", "Low",
"Low", "Low", "Low", "High", "High", "High", "High", "Low", "Low",
"Low", "Medium", "Low", "Low", "Low", "Low", "Low", "Low"), administered_date = structure(c(1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), .Label = "administered_date", class = "factor"),
value = structure(c(2015, 2015.41666666667, 2014.91666666667,
2014, 2014.5, 2012.41666666667, 2013.66666666667, 2015.75,
2011.75, 2014.83333333333, 2014.25, 2013, 2013.83333333333,
2013.83333333333, 2013.91666666667, 2013.91666666667, 2014.75,
2014.75, 2013.25, 2014.83333333333, 2015.5, 2010.66666666667,
2015.83333333333, 2014.66666666667, NA, 2011.58333333333,
2013.5, 2013.33333333333, 2015.83333333333, 2015.33333333333,
2015.75, 2014, 2015.33333333333, 2015.33333333333, 2013.66666666667,
2013.66666666667, 2015.83333333333, 2015.83333333333, 2013.16666666667,
2013.16666666667, 2015.41666666667, 2015.41666666667, 2012.58333333333,
2012.58333333333, 2014.83333333333, 2014.83333333333, 2015,
2015, 2013, 2015.5, 2015.75, 2012.25, 2020.66666666667, 2013.16666666667,
2009.58333333333, NA, 2012.25, 2014.08333333333, 2015.83333333333,
2014.08333333333, NA, 2014.08333333333, 2015.08333333333,
2014.91666666667, 2015.75, 2014.08333333333, 2015.41666666667,
2014.75, 2015.33333333333, 2014.58333333333, 2015, 2013,
2014.58333333333, 2014.25, 2013.25, 2015.75, 2013.75, 2014.75,
2013.5, 2015.83333333333, 2013, 2015.58333333333, 2014.33333333333,
2015.5, 2014.91666666667, 2013.58333333333, 2013.41666666667,
2014.16666666667, 2015.75, 2015, 2014.08333333333, 2015.41666666667,
2014.58333333333, 2012.91666666667, 2014.41666666667, 2015.16666666667,
2015.08333333333, 2013.83333333333, 2013.41666666667, 2013.91666666667,
2015.83333333333, 2015.75, 2013.33333333333, 2014.66666666667,
2014.25, 2014.91666666667, 2015.33333333333, 2014.33333333333,
2014.58333333333, 2014.33333333333, 2014.33333333333, 2014.25,
2015.83333333333, 2014.16666666667, 2014.75, 2012.41666666667,
2013.5, 2015.5, 2014.08333333333, 2013.25, 2015.5, 2013,
2012.66666666667, 2015.16666666667, 2012.33333333333, 2013.41666666667,
2015.16666666667, 2015.16666666667, 2015.25, 2011.66666666667,
2015.08333333333, 2014.41666666667, 2012.91666666667, 2014.66666666667,
2013.16666666667, 2015.16666666667, 2013.58333333333, 2014,
2011.75, 2015.75, 2015.58333333333, 2011.5, 2014.91666666667,
2013.25, 2013.33333333333, 2005.25, 2011, 2011.83333333333,
2013.16666666667, 2013.91666666667, 2015.66666666667, 2014.58333333333,
2015.75, 2015.5, 2012.75, 2014, 2012.91666666667, 2015.66666666667,
2015.58333333333, 2013.08333333333, 2012.5, 2012.5, 2011.83333333333,
2015.66666666667, 2014.41666666667, 2015.33333333333, 2015.66666666667,
2013.66666666667, 2015.5, 2015.5, 2013.5, 2012.25, 2013.58333333333,
2015, 2015.25, 2019.25, 2013.91666666667, 2014.66666666667,
2015.5, 2014.41666666667, 2013.08333333333, 2013.41666666667,
2014.83333333333, 2014.25, 2013.41666666667, 2013.5, 2014.83333333333,
2015.5, 2013.75, 2014.16666666667, 2014.66666666667, 2025.66666666667,
2012.41666666667, 2014.66666666667, 2014.66666666667, 2013.5,
2013.5, 2013.25, 2014, 2014.16666666667, 2012.83333333333,
2013.41666666667, 2015.58333333333, 2015.16666666667, 2014.5,
2014.5, 2013.5, 2015.16666666667, 2014.25, 2015.66666666667,
2013.25, 2014.33333333333, 2014.91666666667, 2013.16666666667,
2014.08333333333, 2015.08333333333, 2014.75, 2012.75, 2013.41666666667,
2012.08333333333, 2015.5, 2005.58333333333, 2014.75, 2013.25,
2015.83333333333, 2014, 2013.66666666667, 2015.5, 2012.25,
2012.33333333333, 2015.83333333333, 2013.75, 2012.66666666667,
2012.41666666667, 2014.83333333333, 2012.33333333333, 2013.58333333333,
2014.33333333333, 2015.5, 2013.83333333333, 2014.25, 2013.91666666667,
2014.16666666667, 2014.66666666667, 2013.66666666667, 2012.5,
2015.16666666667, 2009.5, 2015.83333333333, 2014, 2014.33333333333,
2014.41666666667, 2013.91666666667, 2013.33333333333, 2015.25,
NA, 2014.08333333333, 2013.58333333333, 2013.66666666667,
2011.91666666667, 2013, 2012, 2014.58333333333, 2014.16666666667,
2012.5, 2014.41666666667, 2014.58333333333, 2013, 2015.75,
2012.75, 2015.66666666667, 2014.41666666667, 2014.41666666667,
2014.75, 2015.5, 2015.5, 2014, 2014.75, 2015, 2012.41666666667,
2013.91666666667, 2013.5, 2015.5, 2013.25, 2013.58333333333,
2014.91666666667, 2011.33333333333, 2014.25, 2013.75, 2014,
2015.41666666667, 2013.58333333333, 2015.08333333333, 2015.25,
2014.33333333333, 2013.91666666667, 2013.25, 2015, 2014.5,
2015.16666666667, 2015.66666666667), class = "yearmon")), row.names = c(NA,
-301L), .Names = c("Risk_Class", "administered_date", "value"
), class = "data.frame")
##############
library(zoo)
df$value <- yearmon(df$value)
df$date <- as.Date(paste('01', df$value), format='%d %b %Y')
## Get counts for each risk class on each date
frequencies <- with(df, table(Risk_Class, date))
frequencies <- as.data.frame(frequencies)
frequencies$date <- as.Date(frequencies$date)
## Plot frequencies by date
ggplot(frequencies, aes(date, Freq, group = Risk_Class, colour = Risk_Class)) +
geom_line() +
geom_point(size = 4, shape = 21, fill = "white")
The technical post webpages of this site follow the CC BY-SA 4.0 protocol. If you need to reprint, please indicate the site URL or the original address.Any question please contact:yoyou2525@163.com.
Related Question
Plot frequencies on a polar plot using angle data, ggplot2
Plot Measurements Over Time [ggplot2]
Time series plot with groups using ggplot2
Time Series Plot using ggplot2
Using multiple summary statistics in a ggplot2 plot
Multiple variable distribution plot using ggplot2
how to plot the mean over time in ggplot2 R
R [ggplot2]: Plot state of boolean variable over time series
Control over legends of multiple layer plot in ggplot2
How to plot multiple lines quickly in R using plot or ggplot2
Related Tags