ggplot2 geom_linerange 刪除行之間的空白

Question

我正在嘗試創建類似於顯示中斷數據的條形圖記錄器的 plot。 中斷嚴重性是主要和次要的。 Plot 在兩行之間以及之前和之后有大量的垂直空白，我想刪除它以創建一個緊湊的兩行圖表。

dataframe 是：

> head(dfsub)
                StartDateTime                 EndDateTime Outage.DUR Outage.Severity
1 2021-07-01T00:23:33.0000000 2021-07-01T00:25:26.0000000  1.8833333           Minor
2 2021-07-01T00:25:26.0000000 2021-07-01T00:31:33.0000000  6.1166667           Major
3 2021-07-01T00:31:33.0000000 2021-07-01T00:40:34.0000000  9.0166667           Major
4 2021-07-01T00:40:34.0000000 2021-07-01T00:42:57.0000000  2.3833333           Minor
5 2021-07-01T00:42:57.0000000 2021-07-01T00:43:49.0000000  0.8666667           Minor
6 2021-07-01T00:43:49.0000000 2021-07-01T00:45:35.0000000  1.7666667           Minor

R 代碼我正在運行

ggplot(dfsub) +
  geom_linerange(aes(y = Outage.Severity, 
                     xmin = StartDateTime,
                     xmax = EndDateTime,
                     colour = as.factor(Outage.Severity)
                     ),
                 show.legend = FALSE,
                 size = 50) +
  scale_color_manual(values = c("red", "yellow")) +
  theme(legend.position = "none") +
  theme_test()

生成此 plot

Answer 1

兩個建議。

1. 您沒有問過這個問題，但是您的 x 軸已損壞，在分類意義上使用時間（這是一個連續的東西）。 請注意， R 和ggplot2將當前列視為字符串而不是時間戳。 這很容易解決：

    dfsub[c("StartDateTime", "EndDateTime")] <- lapply(dfsub[c("StartDateTime", "EndDateTime")], as.POSIXct, format="%Y-%m-%dT%H:%M:%OS", tz="UTC")

2. 我認為您不會使用geom_linerange對紅色和黃色之間的空白空間進行精細控制，我建議geom_rect作為選項。 這樣，刪除size= ，我們需要控制ymin=和ymax= 。 這得益於將Outage.Severity設置為一個因素； 雖然不是完全必要，但這項工作通常會返回“如何更改 y 軸類別的順序？” ，對此唯一（理智）的反應是將它們轉換為因子並控制它們的levels= 。 我們還需要添加fill= ，而geom_linerange不需要。

    dfsub$Outage.Severity <- factor(dfsub$Outage.Severity) # add 'levels=' if you want to control the order

   從這里開始，知道分類數據是在整數上繪制的，我們將通過擴展它們的矩形 +/- 0.48 來填補它們之間的空白（任意，但應該可能接近但不超過/超過 0.5）。

    ggplot(dfsub) + geom_rect(aes(ymin = as.numeric(Outage.Severity)-0.48, ymax = as.numeric(Outage.Severity)+0.48, xmin = StartDateTime, xmax = EndDateTime, colour = Outage.Severity, fill = Outage.Severity), show.legend = FALSE) + scale_y_continuous(breaks = unique(as.numeric(dfsub$Outage.Severity)), labels = unique(dfsub$Outage.Severity)) + scale_color_manual(values = c("Major"="red", "Minor"="yellow")) + scale_fill_manual(values = c("Major"="red", "Minor"="yellow")) + theme(legend.position = "none") + theme_test()