ggvis：如何将多个数据集合并到一个图形中

Question

ggvis：如何将多个数据集合并到一个图形中

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我已经阅读了一个在SO上相似的帖子, 但是无法将答案适应到我的特定情况中。我正在处理时间序列数据，并希望将两个不同的数据集合并到同一个图中。尽管我可以将数据合并到一个数据框中，但我真正感兴趣的是了解如何引用多个数据集。

模拟数据：

require(ggvis)

dfa <- data.frame(
date_a = seq(from= as.Date("2015-06-10"), 
        to= as.Date("2015-07-01"), by= 1),
val_a = c(2585.150, 2482.200, 3780.186, 3619.601, 
        0.000, 0.000, 3509.734, 3020.405, 
        3271.897, 3019.003, 3172.084, 0.000, 
        0.000, 3319.927, 2673.428, 3331.382, 
        3886.957, 2859.887, 0.000, 0.000, 
        2781.443, 2847.377) )

dfb <- data.frame(
date_b = seq(from= as.Date("2015-07-02"), 
        to= as.Date("2015-07-15"), by= 1),
val_b = c(3250.75429, 3505.43477, 3208.69141,
        -2.08175, -27.30244, 3324.62348, 
        2820.91075, 3250.75429, 3505.43477,
        3208.69141, -2.08175, -27.30244,
        3324.62348, 2820.91075) )

利用上面提供的数据，我可以使用以下代码创建单独的图表：

单独的图表：（有效）

dfa %>%
ggvis( x= ~date_a , y= ~val_a, stroke := "black", opacity := 0.5 ) %>% 
    scale_datetime("x", nice = "month", domain = c(as.Date("2015-06-10"),
    as.Date("2015-07-15") )) %>%
    layer_lines() %>% layer_points( fill := "black" )

dfb %>%
ggvis( x= ~date_b , y= ~val_b, stroke := "red", opacity := 0.5 ) %>% 
    scale_datetime("x", nice = "month", domain = c(as.Date("2015-06-10"),
    as.Date("2015-07-15") )) %>%
    layer_lines() %>% layer_points( fill := "red" )

希望输出这两条线（黑色和红色）在同一个图中。以下是几次不成功的尝试：

尝试#1改编自SO post：

ggvis( data = dfa, x = ~date_a, y = ~val_a) %>% layer_lines(stroke := "black",  opacity := 0.5 ) %>%
    layer_lines( data = dfb, x= ~date_b , y= ~val_b, stroke := "red", 
    opacity := 0.5 ) %>% 
    scale_datetime("x", nice = "month", domain = c(as.Date("2015-06-10"), 
    as.Date("2015-07-15") )) 

## Error in new_prop.default(x, property, scale, offset, mult, env, event,  : 
##  Unknown input to prop: c(16618, 16619, 16620, 16621, 16622, 16623, 16624, ...

尝试 #2 基于 RStudio 文档：

ggvis( data = NULL, x = ~date_a, y = ~val_a) %>%
    layer_lines(stroke := "black",  opacity := 0.5, data = dfa ) %>%
    layer_lines( x= ~date_b , y= ~val_b, stroke := "red", 
    opacity := 0.5, data = dfb ) %>% 
    scale_datetime("x", nice = "month", domain = c(as.Date("2015-06-10"), 
    as.Date("2015-07-15") )) 

## Error in func() : attempt to apply non-function

这是在ggplot2中的一个极简实现：

require(ggplot2)

ggplot() + 
  geom_line(data = dfa, aes(x = date_a, y = val_a ), colour = "black") +     
  geom_line(data = dfb, aes(x = date_b, y = val_b ), colour = "red")

希望能提供可行的解决方案和简要说明，非常感谢您的帮助。

- Stan

1个回答

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可以查看英文原文，
原文链接

- aosmith · Accepted Answer

好的，看起来 layer_lines 可能没有正确地使用 data 参数。我认为你可以在这里成功使用 layer_paths。它们的工作方式类似，但是 layer_paths 按照数据的顺序进行工作，因此在绘图之前需要确保你的时间序列排列正确。

首先，当我查看 layer_paths 的基本函数时，像许多其他层函数一样，它有一个特定的数据参数。

layer_paths
function (vis, ..., data = NULL) 
{
    add_mark(vis, "line", props(..., env = parent.frame()), data, 
        deparse2(substitute(data)))
}
<environment: namespace:ggvis>

虽然layer_lines有更多参数的...，但它没有data参数，似乎无法使用。

layer_lines
function (vis, ...) 
{
    x_var <- vis$cur_props$x$value
    layer_f(vis, function(x) {
        x <- auto_group(x, exclude = c("x", "y"))
        x <- dplyr::arrange_(x, x_var)
        emit_paths(x, props(...))
    })
}
<environment: namespace:ggvis>

为了测试，我制作了一个非常基本的图表，尝试使用layer_lines中的data参数。

ggvis() %>%
    layer_lines(data = dfb, x= ~date_b , y= ~val_b, stroke := "red")

这个操作失败并出现了错误。

func() 中出现了错误：尝试应用非函数

下面是使用 layer_paths 的相同代码：

ggvis() %>%
    layer_paths(data = dfb, x= ~date_b , y= ~val_b, stroke := "red")

所以，这样做是可行的，这意味着只要你按照日期对数据集进行排序，只需用 layer_paths 替换 layer_lines，你的图形应该就能正常工作了。

ggvis(data = dfa, x = ~date_a, y = ~val_a) %>% 
    layer_paths(stroke := "black",  opacity := 0.5 ) %>%
    layer_paths(data = dfb, x = ~date_b , y= ~val_b, stroke := "red", 
                opacity := 0.5 ) %>% 
    scale_datetime("x", nice = "month", domain = c(as.Date("2015-06-10"), as.Date("2015-07-15") ))

这对我来说似乎很奇怪，我可能漏掉了些什么。在ggvisgithub页面的公开或关闭问题中，我没有看到任何内容，您可以考虑提交一个。