Построение множества слоев (гистограмма) с использованием ggplot и R

Question

Я пытаюсь воссоздать гистограмму, которую я создал в Excel, используя данные, которые перечисляют инвентарь и продажи в течение года. Вот мой график в Excel:

Примечание: Средняя норма продаж - общий объем продаж/общий запас за 13 месяцев на гистограмме.

Я делаю это через R и пакет ggplot. Я совсем новичок в этом, но это было то, что мне удалось до сих пор:

library(lubridate) 
library(ggplot2) 
library(scales) 
library(reshape2) 

COdata <- read.csv("C:/.../CenterOne.csv") 

# Grab related data 
# VIN refers to a unique inventory identifier for the item 
# First Launch Date is what I use to count my inventory for the month 
# Sale Date is what I use to count my sales for the month 

DFtest <- COdata[, c("VIN", "First.Launch.Date", "Sale.Date")] 

Вот снимок того, что выглядит данные, как:

> head(DFtest) 
       VIN First.Launch.Date  Sale.Date 
1 4T1BF1FK4CU048373 22/04/2015 0:00     
2 2T3KF4DVXCW108677 16/03/2015 0:00     
3 4T1BF1FKXCU035935 19/03/2015 0:00 20/03/2015 0:00 
4 JTDKN3DU3B1465796 16/04/2015 0:00     
5 2T3YK4DV8CW015050         
6 4T1BF1FK5CU599556 30/04/2015 0:00     

преобразовать даты в соответствующий формат удаления часы/секунда и разорвать их на месячные интервалы:

DFtest$First.Launch.Date <- as.Date(DFtest$First.Launch.Date, format = "%d/%m/%Y") 
DFtest$Sale.Date <- as.Date(DFtest$Sale.Date, format = "%d/%m/%Y") 
DFtest$month.listings <- as.Date(cut(DFtest$First.Launch.Date, breaks = "month")) 
DFtest$month.sales <- as.Date(cut(DFtest$Sale.Date, breaks = "month")) 

> head(DFtest) 
       VIN First.Launch.Date Sale.Date month.listings month.sales 
1 4T1BF1FK4CU048373  2015-04-22  <NA>  2015-04-01  <NA> 
2 2T3KF4DVXCW108677  2015-03-16  <NA>  2015-03-01  <NA> 
3 4T1BF1FKXCU035935  2015-03-19 2015-03-20  2015-03-01 2015-03-01 
4 JTDKN3DU3B1465796  2015-04-16  <NA>  2015-04-01  <NA> 
5 2T3YK4DV8CW015050    <NA>  <NA>   <NA>  <NA> 
6 4T1BF1FK5CU599556  2015-04-30  <NA>  2015-04-01  <NA> 

Avg линейного график - моя попытка создать один

DF_Listings = data.frame(table(format(DFtest$month.listings))) 
DF_Sales = data.frame(table(format(DFtest$month.sales))) 
DF_Merge <- merge(DF_Listings, DF_Sales, by = "Var1", all = TRUE) 

> head(DF_Listings) 
     Var1 Freq 
1 2014-12-01 77 
2 2015-01-01 886 
3 2015-02-01 930 
4 2015-03-01 1167 
5 2015-04-01 1105 
6 2015-05-01 1279 

DF_Merge$Avg <- DF_Merge$Freq.y/DF_Merge$Freq.x 

> head(DF_Merge) 
     Var1 Freq.x Freq.y  Avg 
1 2014-12-01  77  NA  NA 
2 2015-01-01 886 277 0.3126411 
3 2015-02-01 930 383 0.4118280 
4 2015-03-01 1167 510 0.4370180 
5 2015-04-01 1105 309 0.2796380 
6 2015-05-01 1279 319 0.2494136 

ggplot(DF_Merge, aes(x=Var1, y=Avg, group = 1)) + 
    stat_smooth(aes(x = seq(length(unique(Var1)))), 
       se = F, method = "lm", formula = y ~ poly(x, 11)) 

Гистограмма

dfm <- melt(DFtest[ , c("VIN", "First.Launch.Date", "Sale.Date")], id.vars = 1) 
dfm$value <- as.Date(cut(dfm$value, breaks = "month")) 

ggplot(dfm, aes(x= value, width = 0.4)) + 
    geom_bar(aes(fill = variable), position = "dodge") + 
    scale_x_date(date_breaks = "months", labels = date_format("%m-%Y")) + 
    theme(axis.text.x=element_text(hjust = 0.5)) + 
    xlab("Date") + ylab("") 

Так мне удалось сделать некоторые из участков, которые приносит мне на несколько вопросов:

1. Как бы я сочетающих их во весь единый граф, используя ggplot?

2. Обратите внимание, как моя гистограмма имеет пробелы в течение первого и последнего месяца? Как удалить это (точно, как удалить 11-2014 и 01-2016 по оси x)?

3. На моей гистограмме в январе 2014 года не было продаж, и в результате инвентарная панель занимает больше места. Как уменьшить размер, чтобы он соответствовал остальной части графика?

4. Что я могу сделать, чтобы изменить ось х, используя даты в виде чисел (например, 12-2014), использовать месяц-год в словах (например, декабрь-2014). Я пробовал использовать as.yearmon, но это не работает с частью моей функции ggplot scale_x_date.

5. Существует также проблема со средней ценовой линией, которую я могу с уверенностью предположить, что буду использовать geom_hline(), но я не уверен, как подойти к этому.

Answer 1

Используя предложение mtoto по использованию googleVis, я взял трещину в воссоздании график:

# Testing Google Vis 
mytest <- DF_Merge 

library(zoo) 
library(plyr) # to rename columns 
library(googleVis) 

mytest$Var1 <- as.yearmon(mytest$Var1) 
mytest$Var1 <- as.factor(mytest$Var1) # googleVis cannot understand yearmon "class" so change it to factor 

# Rename columns to ensure comprehension 
mytest <- rename(mytest, c("Var1"="Date", "Freq.x"="Listings", "Freq.y"="Sales", "Avg"="Sales Rate")) 

# Prepare for values to be displayed right on the plot 
mytest$Listings.annotation <- mytest$Listings 
mytest$Sales.annotation <- mytest$Sales 
mytest$`Sales Rate.annotation` <- percent(mytest$`Sales Rate`) #Googlevis automatically understands that .annotation is used to display values in the graph 

# Create average rate line 
mytest$`Sales Rate` <- as.numeric(mytest$`Sales Rate`) 
mytest$AvgRate <- (sum(mytest$Sales)/sum(mytest$Listings)) 
mytest <- rename(mytest, c("AvgRate"="Average Sales Rate")) 


# Create the annotation for the average line 
mytest$`Average Sales Rate.annotation` <- mytest$`Average Sales Rate` 
x = nrow(mytest) - 1 
mytest$`Average Sales Rate.annotation`[1:x] = "" # Ensures only the last row in this column has a value 
mytest$`Average Sales Rate.annotation` <- as.numeric(mytest$`Average Sales Rate.annotation`, na.rm = TRUE) 
mytest$`Average Sales Rate.annotation`[nrow(mytest)] <- percent(mytest$`Average Sales Rate.annotation`[nrow(mytest)]) # Transforms only the last row to a proper percentage! 

# Plot the graph 
column <- gvisComboChart(mytest, xvar= "Date", 
         yvar=c("Listings", "Listings.annotation", "Sales", "Sales.annotation", "Sales Rate", "Sales Rate.annotation", "Average Sales Rate", 
           "Average Sales Rate.annotation"), 
         options=list(seriesType="bars", 
             series="[{type: 'bars', targetAxisIndex:0, color:'orange'}, 
             {type: 'bars', targetAxisIndex:0, color:'green'}, 
             {type: 'line', targetAxisIndex:1, color:'red'}, 
             {type: 'line', targetAxisIndex:1, color:'purple', lineDashStyle:[2,2,20,2,20,2]}]", 
             vAxes="[{format:'decimal', textPosition: 'out', viewWindow:{min:0, max:200}}, 
             {format:'percent', textPosition: 'out', viewWindow:{min:0, max:1}}]", 
             hAxes="[{textPosition: 'out'}]", 
             legend = "bottom", 
             curveType="function", 
             width=1500, 
             height=800)) 

plot(column) 

Переменные могли были названы лучше, но я был в состоянии получить то, что я искал с моим окончательный результат: