Tracer un histogramme basé sur la classe Date

Question

Je cherchais sur le Web mais je n'ai pas trouvé la réponse que je recherchais. Voici mes données d'entrée:

Date   Calls 
2012-01-01  3 
2012-01-01  3 
2012-01-01  10 
2012-03-02  15 
2012-03-02  7 
2012-03-02  5 
2012-04-02  0 
2012-04-02  5 
2012-04-02  18 
2012-04-02  1 
2012-04-02  0 
2012-05-02  2 

Je veux tracer une hist qui aura la somme des appels pour chacun des jours dans la colonne « Date ». Oui, cela peut être fait en identifiant les niveaux de la colonne Date et en additionnant les appels correspondants, mais en demandant si c'est une façon élégante de le faire. La colonne "Date" est comme "Date" data.class(). Selon cet exemple, l'hist final doit avoir 4 cases de (16, 27, 24, 2).

Cheers,

Answer 1

Eh bien, Techniquement, un histogramme est vraiment seulement pour estimer la fonction de densité des données continues et la façon dont vous avez vos données codées, c'est plus comme Date est une variable catégorique. Donc, vous voulez probablement juste un graphique à barres de comptes qu'un véritable histogramme. Vous pouvez faire quoi avec ggplot avec

qplot(Date,Calls, data=dd, stat="summary", fun.y="sum", geom="bar") 

Answer 2

données Lire:

d <- read.table(text= 
"Date   Calls 
2012-01-01  3 
2012-01-01  3 
2012-01-01  10 
2012-03-02  15 
2012-03-02  7 
2012-03-02  5 
2012-04-02  0 
2012-04-02  5 
2012-04-02  18 
2012-04-02  1 
2012-04-02  0 
2012-05-02  2", 
header=TRUE) 

d$Date <- as.Date(d$Date) 
library(plyr) 
s <- ddply(d,"Date",summarize,Calls=sum(Calls)) 
library(ggplot2) 

Si nous utilisons Date comme la variable x nous obtenons des étiquettes mois:

ggplot(s,aes(x=Date,y=Calls))+geom_bar(stat="identity") 

vous préférerez les étiquettes de date particulière:

ggplot(s,aes(x=factor(Date),y=Calls))+geom_bar(stat="identity") 

Ou étiquettes non par défaut:

ggplot(s,aes(x=format(Date,"%d-%b"),y=Calls))+geom_bar(stat="identity")+ 
    labs(x="Date") 

Il devrait également être possible de le faire en construisant votre propre objet hist et passer à plot.histogram, mais je pense que cette façon est plus facile ...