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私はデータフレームを持っています

test <- structure(list(
     y2002 = c("freshman","freshman","freshman","sophomore","sophomore","senior"),
     y2003 = c("freshman","junior","junior","sophomore","sophomore","senior"),
     y2004 = c("junior","sophomore","sophomore","senior","senior",NA),
     y2005 = c("senior","senior","senior",NA, NA, NA)), 
              .Names = c("2002","2003","2004","2005"),
              row.names = c(c(1:6)),
              class = "data.frame")
> test
       2002      2003      2004   2005
1  freshman  freshman    junior senior
2  freshman    junior sophomore senior
3  freshman    junior sophomore senior
4 sophomore sophomore    senior   <NA>
5 sophomore sophomore    senior   <NA>
6    senior    senior      <NA>   <NA>

そして、下の見苦しいテキスト アートに似たグラフを作成したいと考えています。

freshman ---- junior ----------------------\

freshman ---- junior --- sophomore -------- senior

sophomore ================================/

senior ---------------------------------/

つまり、「シニア」への可能なパスをグラフで示し、そのパスを使用するケースの数に応じてエッジに重みを付ける必要があります。

最初の試行 このコードはグラフを生成しますが、上記のテキスト アートのようなものではありません。

library(igraph)
elist <- lapply(seq_len(nrow(test)), function(i) {
  x <- as.character(test[i,])
  x <- unique(na.omit(x))
  x <- rep(x, each=2)
  x <- x[-1]
  x <- x[-length(x)]
  r <- matrix(x, ncol=2, byrow=TRUE)
  if (nrow(r) > 0) { r <- cbind(r, i) } else { r <- cbind(r, numeric()) }
  r
})

result <- as.data.frame(do.call(rbind, elist))
names(result) <- c("vertex","edge", "id")
categories <- data.frame(name=c("freshman","junior","sophomore","senior"))
g <- graph.data.frame(result,directed=T,vertices=categories)
g <- set.edge.attribute(g, "weight", value=runif(ecount(g))*10)
igraph.par("plot.layout", layout.reingold.tilford)
plot(g, vertex.label=categories$name, vertex.label.dist=7, 
     edge.width=get.edge.attribute(g,"weight"), edge.arrow.size=1.5)

結果（私が望んでいたものではありません）

結果の画像

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これは完全に解決されたソリューションです。各個人はキャリアパスを表す垂直線として表されることに留意して、グラフを下から上に読む必要があります。はい、私はこのタスクのために iGraph を捨てました。\o/

ここに画像の説明を入力

require(reshape2)

meltpath <- function(x){
  require(data.table)
  x <- melt(data = x, id.vars = 'id', measure.vars = names(x)[-1])
  names(x) <- c('id','year','category')
  x$year <- factor(x$year)
  id <- unique(x$id)
  idtable <- data.table(id = id, count = 1:length(id))
  x <- x[order(x$id), ]
  x <- merge(x, idtable, by='id')
  return(x)
}

carpath <- function(datatable, max_x = max(datatable$count)){
  require(ggplot2)
  p = ggplot(datatable, aes(x = count, y = year, fill = category)) + 
    geom_tile() +
    scale_y_discrete(name = "year\n", 
                     breaks = rev(levels(datatable$year))) + 
    scale_x_continuous(name = "cumulative count", 
                      limits = c(0,max_x)) +
    guides(fill = guide_legend(title="Career stage\n",
                               reverse=TRUE)) +
    theme(panel.grid.major = element_blank(), 
         panel.background = element_blank(), 
         axis.ticks = element_blank(),
         plot.title = element_text(vjust = 1.2, face="bold", size=20),
         axis.title.y = element_text(size=15, face="bold"),
         axis.text.y = element_text(size=15, colour="black"),
         legend.title = element_text(size = 15),
         legend.text = element_text(size = 15)) +
         scale_fill_brewer(palette = "Dark2") +
    ggtitle("Career path of individual Students by year")
  p
}

test <- structure(list(
  id = 1:6,
  y2002 = c("freshman","freshman","freshman","sophomore","sophomore","senior"),
  y2003 = c("freshman","junior","sophomore","sophomore","sophomore","senior"),
  y2004 = c("junior","sophomore","sophomore","senior","senior",NA),
  y2005 = c("senior","senior","senior",NA, NA, NA)), 
                  .Names = c("id","2002","2003","2004","2005"),
                  row.names = c(c(1:6)),
                  class = "data.frame")
# Grow dataset
testg = data.frame()
for (i in rownames(test)) {
  test0 <- test[rep(i, each=abs(floor(rnorm(1)*100))),]
  testg <- rbind(testg, test0)
}
testg$id <- 1:nrow(testg)
# Munge
test0 <- testg
test1 <- melt(data = test0, id.vars = 'id', measure.vars = names(test0)[-1])
names(test1) <- c('id','year','category')
test1$category[test1$category == 'freshman'] <- 1
test1$category[test1$category == 'junior'] <- 2
test1$category[test1$category == 'sophomore'] <- 3
test1$category[test1$category == 'senior'] <- 4
test1$category <- factor(test1$category, levels=1:4, labels = c('1. freshman','2. junior','3. sophomore','4. senior'))
test1 <- test1[order(test1$category), ]
test1 <- dcast(test1, id ~ year)
test1 <- test1[order(test1$'2005',test1$'2004',test1$'2003',test1$'2002'), ]
test2 <- meltpath(test1)
carpath(test2)
于 2012-11-30T02:30:46.800 に答える
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グラフの例のスケッチでは、8つのノードがあることを正確に理解しているとは思いません。しかし、作成した図では、4 つのノードしかありません。これは、作成するグラフに 4 つのノードしかないためです。igraph同じ名前のノードを扱います (たとえば、2 つの 2 年生を同じノードとして扱いますが、2 つのエッジがあります)。

ただし、複数の 2 年生 etc ノードを使用してグラフを作成すると、. たとえば、2 年生 1 と 2 年生 2 です。次に、以下のようにノードを必要な場所に配置できlayoutます

 df<- read.table(text="vertex edge weight
 freshman junior 2
 junior    senior 2
 freshman2 junior2 2
 junior2 sophomore 2
 sophomore senior 2
 sophomore2 senior 3
 senior2   senior 2",header=TRUE)
 categories <-data.frame(name=c("freshman","junior","sophomore","senior","freshman2",
 "junior2","sophomore2","senior2"))

g <- graph.data.frame(df,directed=T,vertices=categories)
layOUT<-data.frame(x=c(1,2,3,4,1,2,1,1),y=c(4,4,3,3,3,3,2,1))
l<-as.matrix(layOUT)
plot(g,layout=l)

ここに画像の説明を入力

于 2012-09-12T10:46:56.683 に答える