Кто-нибудь использовал R, чтобы создать Gantt chart? Единственное решение, о котором я знаю, это this, но я ищу что-то более сложное, если возможно (более или менее похожее на this или this).Ганта диаграммы с R
P.S. Я мог бы жить без стрелок зависимости.
Есть теперь несколько элегантных способов для создания диаграммы Ганта в R.
Использование Diagrammer
library(DiagrammeR)
mermaid("
gantt
dateFormat YYYY-MM-DD
title A Very Nice Gantt Diagram
section Basic Tasks
This is completed :done, first_1, 2014-01-06, 2014-01-08
This is active :active, first_2, 2014-01-09, 3d
Do this later : first_3, after first_2, 5d
Do this after that : first_4, after first_3, 5d
section Important Things
Completed, critical task :crit, done, import_1, 2014-01-06,24h
Also done, also critical :crit, done, import_2, after import_1, 2d
Doing this important task now :crit, active, import_3, after import_2, 3d
Next critical task :crit, import_4, after import_3, 5d
section The Extras
First extras :active, extras_1, after import_4, 3d
Second helping : extras_2, after extras_1, 20h
More of the extras : extras_3, after extras_1, 48h
")
Найти этот пример и многое другое на DiagrammeRGitHub
Если ваши данные хранятся в data.frame, вы можете создать строку для перехода к mermaid() путем преобразования ее в соответствующий формат.
Рассмотрим следующий пример:
df <- data.frame(task = c("task1", "task2", "task3"),
status = c("done", "active", "crit"),
pos = c("first_1", "first_2", "first_3"),
start = c("2014-01-06", "2014-01-09", "after first_2"),
end = c("2014-01-08", "3d", "5d"))
# task status pos start end
#1 task1 done first_1 2014-01-06 2014-01-08
#2 task2 active first_2 2014-01-09 3d
#3 task3 crit first_3 after first_2 5d
Использование dplyr и tidyr (или любой из ваших любимых данных пререканий RESSOURCES):
library(tidyr)
library(dplyr)
mermaid(
paste0(
# mermaid "header", each component separated with "\n" (line break)
"gantt", "\n",
"dateFormat YYYY-MM-DD", "\n",
"title A Very Nice Gantt Diagram", "\n",
# unite the first two columns (task & status) and separate them with ":"
# then, unite the other columns and separate them with ","
# this will create the required mermaid "body"
paste(df %>%
unite(i, task, status, sep = ":") %>%
unite(j, i, pos, start, end, sep = ",") %>%
.$j,
collapse = "\n"
), "\n"
)
)
Согласно упоминается @GeorgeDontas в комментариях, есть little hack, что позволяет менять метки оси x на даты вместо «w.01, w.02».
Предполагая, что вы сохранили выше русалка графа в m, сделайте следующее:
m$x$config = list(ganttConfig = list(
axisFormatter = list(list(
"%b %d, %Y"
,htmlwidgets::JS(
'function(d){ return d.getDay() == 1 }'
)
))
))
Что дает:
Использование timevis
От timevisGitHub:
timevisпозволяет создавать богатые и полностью интерактивные временной шкалы визуализации в Р. Timelines могут быть включены в Shiny приложения и R уценки документов, или смотреть с R консоли и RStudio Viewer.
library(timevis)
data <- data.frame(
id = 1:4,
content = c("Item one" , "Item two" ,"Ranged item", "Item four"),
start = c("2016-01-10", "2016-01-11", "2016-01-20", "2016-02-14 15:00:00"),
end = c(NA , NA, "2016-02-04", NA)
)
timevis(data)
Что дает:
Использование plotly
Я наткнулся на это post обеспечивая другой метод с использованием plotly. Вот пример:
library(plotly)
df <- read.csv("https://cdn.rawgit.com/plotly/datasets/master/GanttChart-updated.csv",
stringsAsFactors = F)
df$Start <- as.Date(df$Start, format = "%m/%d/%Y")
client <- "Sample Client"
cols <- RColorBrewer::brewer.pal(length(unique(df$Resource)), name = "Set3")
df$color <- factor(df$Resource, labels = cols)
p <- plot_ly()
for(i in 1:(nrow(df) - 1)){
p <- add_trace(p,
x = c(df$Start[i], df$Start[i] + df$Duration[i]),
y = c(i, i),
mode = "lines",
line = list(color = df$color[i], width = 20),
showlegend = F,
hoverinfo = "text",
text = paste("Task: ", df$Task[i], "<br>",
"Duration: ", df$Duration[i], "days<br>",
"Resource: ", df$Resource[i]),
evaluate = T
)
}
p
Что дает:
Вы можете добавить дополнительную информацию и аннотации, настраивать шрифты и цвета и т.д. (см блоге подробности)
Here's a post, что я написал об использовании ggplot для создания чего-то вроде диаграммы Ганта. Не очень сложный, но может дать вам некоторые идеи.
Спасибо, тот действительно полезный – slackline
Простой ggplot2 диаграмма Ганта.
Во-первых, мы создаем некоторые данные.
library(reshape2)
library(ggplot2)
tasks <- c("Review literature", "Mung data", "Stats analysis", "Write Report")
dfr <- data.frame(
name = factor(tasks, levels = tasks),
start.date = as.Date(c("2010-08-24", "2010-10-01", "2010-11-01", "2011-02-14")),
end.date = as.Date(c("2010-10-31", "2010-12-14", "2011-02-28", "2011-04-30")),
is.critical = c(TRUE, FALSE, FALSE, TRUE)
)
mdfr <- melt(dfr, measure.vars = c("start.date", "end.date"))
Теперь нарисуйте участок.
ggplot(mdfr, aes(value, name, colour = is.critical)) +
geom_line(size = 6) +
xlab(NULL) +
ylab(NULL)
я мог создать только некоторые данные дважды :-) –
@ gd047: Это требует двуручной Facepalm. Идиотизм теперь исправлен. –
Это очень приятно, но то, что я в основном ищу, это способ показать более одного бара для каждой задачи (как вы можете видеть в примерах, которые я дал), например. один для базовой линии и один для фактической продолжительности задачи. Есть ли способ сделать что-то подобное? –
Попробуйте это:
install.packages("plotrix")
library(plotrix)
?gantt.chart
Пакет plan поддерживает создание Burndown графиков и диаграмм Ганта и содержит plot.gantt функцию. См. this R Graphical Manual page
См. Также, как сделать это в R, используя API R10 Plotly. GANTT CHARTS IN R USING PLOTLY.
Это работает очень хорошо и легко адаптируется. Я написал небольшую функцию для добавления событий, которые растягиваются во времени: https://gist.github.com/crsh/4f9ce67f408611bc3974 – crsh
Я использовал и модифицировал приведенный выше пример от Ричи, работал как шарм. Модифицированная версия, чтобы показать, как его модель могла бы перевести на данные CSV, а не на текстовые элементы вручную.
Примечание: ответ Ричи не хватает указания, которые необходимы для выше/ниже код для работы 2 упаковки ( и ggplot2перекроить).
rawschedule <- read.csv("sample.csv", header = TRUE) #modify the "sample.csv" to be the name of your file target. - Make sure you have headers of: Task, Start, Finish, Critical OR modify the below to reflect column count.
tasks <- c(t(rawschedule["Task"]))
dfr <- data.frame(
name = factor(tasks, levels = tasks),
start.date = c(rawschedule["Start"]),
end.date = c(rawschedule["Finish"]),
is.critical = c(rawschedule["Critical"]))
mdfr <- melt(dfr, measure.vars = c("Start", "Finish"))
#generates the plot
ggplot(mdfr, aes(as.Date(value, "%m/%d/%Y"), name, colour = Critical)) +
geom_line(size = 6) +
xlab("Duration") + ylab("Tasks") +
theme_bw()
Библиотека PlotPrjNetworks предоставляет полезные сетевые инструменты для управления проектами.
library(PlotPrjNetworks)
project1=data.frame(
task=c("Market Research","Concept Development","Viability Test",
"Preliminary Design","Process Design","Prototyping","Market Testing","Final Design",
"Launching"),
start=c("2015-07-05","2015-07-05","2015-08-05","2015-10-05","2015-10-05","2016-02-18",
"2016-03-18","2016-05-18","2016-07-18"),
end=c("2015-08-05","2015-08-05","2015-10-05","2016-01-05","2016-02-18","2016-03-18",
"2016-05-18","2016-07-18","2016-09-18"))
project2=data.frame(
from=c(1,2,3,4,5,6,7,8),
to=c(2,3,4,5,6,7,8,9),
type=c("SS","FS","FS","SS","FS","FS","FS","FS"),
delay=c(7,7,7,8,10,10,10,10))
GanttChart(project1,project2)
Вы можете сделать это с GoogleVis package:
datTL <- data.frame(Position=c(rep("President", 3), rep("Vice", 3)),
Name=c("Washington", "Adams", "Jefferson",
"Adams", "Jefferson", "Burr"),
start=as.Date(x=rep(c("1789-03-29", "1797-02-03",
"1801-02-03"),2)),
end=as.Date(x=rep(c("1797-02-03", "1801-02-03",
"1809-02-03"),2)))
Timeline <- gvisTimeline(data=datTL,
rowlabel="Name",
barlabel="Position",
start="start",
end="end",
options=list(timeline="{groupByRowLabel:false}",
backgroundColor='#ffd',
height=350,
colors="['#cbb69d', '#603913', '#c69c6e']"))
plot(Timeline)
Источник: https://cran.r-project.org/web/packages/googleVis/vignettes/googleVis_examples.html
Я хотел бы улучшить ggplot-ответ с несколькими брусья для каждой задачи.
Сначала сгенерируйте некоторые данные (dfrP является data.frame другого ответа, dfrR некоторые другие data.frame с датами реализации и mdfr является слияние подгонки к следующему ggplot() - заявление):
library(reshape2)
tasks <- c("Review literature", "Mung data", "Stats analysis", "Write Report")
dfrP <- data.frame(
name = factor(tasks, levels = tasks),
start.date = as.Date(c("2010-08-24", "2010-10-01", "2010-11-01", "2011-02-14")),
end.date = as.Date(c("2010-10-31", "2010-12-14", "2011-02-28", "2011-04-30")),
is.critical = c(TRUE, FALSE, FALSE, TRUE)
)
dfrR <- data.frame(
name = factor(tasks, levels = tasks),
start.date = as.Date(c("2010-08-22", "2010-10-10", "2010-11-01", NA)),
end.date = as.Date(c("2010-11-03", "2010-12-22", "2011-02-24", NA)),
is.critical = c(TRUE, FALSE, FALSE,TRUE)
)
mdfr <- merge(data.frame(type="Plan", melt(dfrP, measure.vars = c("start.date", "end.date"))),
data.frame(type="Real", melt(dfrR, measure.vars = c("start.date", "end.date"))), all=T)
Теперь сюжет этих данных с помощью фасетов для имени задачи:
library(ggplot2)
ggplot(mdfr, aes(x=value, y=type, color=is.critical))+
geom_line(size=6)+
facet_grid(name ~ .) +
scale_y_discrete(limits=c("Real", "Plan")) +
xlab(NULL) + ylab(NULL)
без is.critical-информации вы можете также использовать план/Real как цвет (который я предпочитаю), но я хотел бы использовать data.frame другого ответа, чтобы сделать его более сопоставимым.
Вы можете взглянуть на это сообщение. Это использует R и ggplot.
https://dwh-businessintelligence.blogspot.nl/2016/05/what-if-for-project-management.html
Для меня Gvistimeline был лучший инструмент, чтобы сделать это, но его требуется интернет-соединение не было полезно для меня. Таким образом, я создал пакет Кальес vistime, который использует plotly (аналогично ответ @Steven Beaupré), так что вы можете увеличить и т.д .:
https://github.com/shosaco/vistime
vistime: Создание интерактивных временных рамок или диаграмму Ганта с использованием plotly .js. Графики могут быть включены в приложения Shiny и управляться через plotly_build().
install.packages("vistime")
dat <- data.frame(Position=c(rep("President", 3), rep("Vice", 3)),
Name = c("Washington", "Adams", "Jefferson", "Adams", "Jefferson", "Burr"),
start = rep(c("1789-03-29", "1797-02-03", "1801-02-03"), 2),
end = rep(c("1797-02-03", "1801-02-03", "1809-02-03"), 2),
color = c('#cbb69d', '#603913', '#c69c6e'),
fontcolor = rep("white", 3))
vistime(dat, events="Position", groups="Name", title="Presidents of the USA")
Рассмотрим использовать package projmanr (версия 0.1.0 выпущена на CRAN 23 августа 2017 года).
library(projmanr)
# Use raw example data
(data <- taskdata1)
taskdata1:
id name duration pred
1 1 T1 3
2 2 T2 4 1
3 3 T3 2 1
4 4 T4 5 2
5 5 T5 1 3
6 6 T6 2 3
7 7 T7 4 4,5
8 8 T8 3 6,7
Сейчас начинают готовить Ганта:
# Create a gantt chart using the raw data
gantt(data)
# Create a second gantt chart using the processed data
res <- critical_path(data)
gantt(res)
# Use raw example data
data <- taskdata1
# Create a network diagram chart using the raw data
network_diagram(data)
# Create a second network diagram using the processed data
res <- critical_path(data)
network_diagram(res)
Это действительно хорошо. Однако мне кажется, что довольно сложно автоматически создать эту строку, которая передается на русалку, используя данные, хранящиеся в фрейме данных. –
Можно ли отображать даты как метки оси x, а не «w.01», «w.02» и т. Д.? –
@GeorgeDontas На самом деле это довольно просто, см. Обновление. –