总体的方法是将数据汇总到时间段（我使用了15分钟的时间段），每个时间段的值是该时间段内数值的平均旅行时间。然后我们使用POSIXct日期作为y值，使得图形随着时间向外螺旋。使用geom_rect，我们将平均旅行时间映射到条形高度，创建一个螺旋条形图。
首先，加载并处理数据：
library(dplyr)
library(readxl)
library(ggplot2)
dat = read_excel("Data1.xlsx")
dat$time = with(dat, as.POSIXct(paste(Date1, Time), tz="GMT"))
dat$hour = as.numeric(dat$time) %% (24*60*60) / 3600
dat$day = as.Date(dat$time)
names(dat)[grep("Travel",names(dat))] = "TravelTime"
dat$TravelTime = as.numeric(dat$TravelTime)
现在，将数据汇总到每15分钟的时间段中，计算每个时间段的平均旅行时间，并创建一个名为“螺旋时间”变量作为y轴数值：
dat.smry = dat %>%
mutate(hour.group = cut(hour, breaks=seq(0,24,0.25), labels=seq(0,23.75,0.25), include.lowest=TRUE),
hour.group = as.numeric(as.character(hour.group))) %>%
group_by(day, hour.group) %>%
summarise(meanTT = mean(TravelTime)) %>%
mutate(spiralTime = as.POSIXct(day) + hour.group*3600)
最后，绘制数据。每个15分钟的小时段都有自己的段落，我们使用旅行时间作为颜色渐变和柱子高度。 当然，如果您愿意，您可以将填充颜色和柱高映射到两个不同的变量（在您的示例中，填充颜色映射到月份；对于您的数据，如果您想突出显示日期，则可以将填充颜色映射到日期）。
ggplot(dat.smry, aes(xmin=as.numeric(hour.group), xmax=as.numeric(hour.group) + 0.25,
ymin=spiralTime, ymax=spiralTime + meanTT*1500, fill=meanTT)) +
geom_rect(color="grey40", size=0.2) +
scale_x_continuous(limits=c(0,24), breaks=0:23, minor_breaks=0:24,
labels=paste0(rep(c(12,1:11),2), rep(c("AM","PM"),each=12))) +
scale_y_datetime(limits=range(dat.smry$spiralTime) + c(-2*24*3600,3600*19),
breaks=seq(min(dat.smry$spiralTime),max(dat.smry$spiralTime),"1 day"),
date_labels="%b %e") +
scale_fill_gradient2(low="green", mid="yellow", high="red", midpoint=35) +
coord_polar() +
theme_bw(base_size=13) +
labs(x="Hour",y="Day",fill="Mean Travel Time") +
theme(panel.grid.minor.x=element_line(colour="grey60", size=0.3))
下面是另外两个版本：第一个使用geom_segment，因此只将旅行时间映射到填充颜色。第二个使用geom_tile，将旅行时间映射到填充颜色和瓷砖高度。
geom_segment版本
ggplot(dat.smry, aes(x=as.numeric(hour.group), xend=as.numeric(hour.group) + 0.25,
y=spiralTime, yend=spiralTime, colour=meanTT)) +
geom_segment(size=6) +
scale_x_continuous(limits=c(0,24), breaks=0:23, minor_breaks=0:24,
labels=paste0(rep(c(12,1:11),2), rep(c("AM","PM"),each=12))) +
scale_y_datetime(limits=range(dat.smry$spiralTime) + c(-3*24*3600,0),
breaks=seq(min(dat.smry$spiralTime), max(dat.smry$spiralTime),"1 day"),
date_labels="%b %e") +
scale_colour_gradient2(low="green", mid="yellow", high="red", midpoint=35) +
coord_polar() +
theme_bw(base_size=10) +
labs(x="Hour",y="Day",color="Mean Travel Time") +
theme(panel.grid.minor.x=element_line(colour="grey60", size=0.3))
geom_tile 版本
ggplot(dat.smry, aes(x=as.numeric(hour.group) + 0.25/2, xend=as.numeric(hour.group) + 0.25/2,
y=spiralTime, yend=spiralTime, fill=meanTT)) +
geom_tile(aes(height=meanTT*1800*0.9)) +
scale_x_continuous(limits=c(0,24), breaks=0:23, minor_breaks=0:24,
labels=paste0(rep(c(12,1:11),2), rep(c("AM","PM"),each=12))) +
scale_y_datetime(limits=range(dat.smry$spiralTime) + c(-3*24*3600,3600*9),
breaks=seq(min(dat.smry$spiralTime),max(dat.smry$spiralTime),"1 day"),
date_labels="%b %e") +
scale_fill_gradient2(low="green", mid="yellow", high="red", midpoint=35) +
coord_polar() +
theme_bw(base_size=12) +
labs(x="Hour",y="Day",color="Mean Travel Time") +
theme(panel.grid.minor.x=element_line(colour="grey60", size=0.3))
