Obtener un diagrama de área apilada en R

Question

Esta pregunta es una continuación de la anterior question que pregunté.

Ahora tengo un caso en el que también hay una columna de categoría con Prop. Por lo tanto, el conjunto de datos se convierte como

Hour Category  Prop2 

00  A   25 
00  B   59 
00  A   55 
00  C   5 
00  B   50 
... 
01  C   56 
01  B   45 
01  A   56 
01  B   35 
... 
23  D   58 
23  A   52 
23  B   50 
23  B   35 
23  B   15 

En este caso lo que necesito para hacer una gráfica de áreas apiladas en R con los porcentajes de estos diferentes categorías para cada día. Entonces, el resultado será similar.

 A   B  C  D 
00  20%  30%  35%  15% 
01  25%  10%  40%  25% 
02  20%  40%  10%  30% 
. 
. 
. 
20 
21 
22  25%  10%  30%  35% 
23  35%  20%  20%  25% 

Así que ahora me gustaría conseguir la participación de cada categoría en cada hora y luego parcela Esta es una área de trazado apilados como éste, donde el eje x es la hora y el eje Y el porcentaje de Prop2 para cada categoría dada por los diferentes colores

Answer 1

puede utilizar stackpoly del paquete plotrix:

library(plotrix) 
#create proportions table 
pdat <- prop.table(xtabs(Prop2~Hour+Category,Dat),margin=1) 
#draw chart 
stackpoly(pdat,stack=T,xaxlab=rownames(pdat)) 
#add legend 
legend(1,colnames(pdat),bg="#ffffff55",fill=rainbow(dim(pdat)[2])) 

Answer 2

Usted puede utilizar el paquete de ggplot2 Hadley Wickham para eso.

R> library(ggplot2) 

Un conjunto de datos de ejemplo:

R> d <- data.frame(t=rep(0:23,each=4),var=rep(LETTERS[1:4],4),val=round(runif(4*24,0,50))) 
R> head(d,10) 
    t var val 
1 0 A 1 
2 0 B 45 
3 0 C 6 
4 0 D 14 
5 1 A 35 
6 1 B 21 
7 1 C 13 
8 1 D 22 
9 2 A 20 
10 2 B 44 

Y entonces usted puede utilizar ggplot con geom_area:

R> ggplot(d, aes(x=t,y=val,group=var,fill=var)) + geom_area(position="fill") 

Answer 3

Si usted quiere tomar las fronteras de distancia se puede use scale_x_discrete y coord_cartesian esta manera

p <- ggplot(d, aes(x=Date,y=Volume,group=Platform,fill=Platform)) + geom_area(position="fill") 
base_size <- 9 
p + theme_set(theme_bw(base_size=9)) + scale_x_discrete(expand = c(0, 0)) + coord_cartesian(ylim=c(0,1))