3 つの建物のエネルギー使用量を記録したデータ セットがあります。ダイヤモンド セットから模倣できる溶けたデータ フレームがあります。
data <- melt(diamonds[,c('depth','table','cut','color')],id=c('cut','color'))
基本的に、3 つの異なる建物 (7 つの「色」要素) からの各月 (「カット」) の暖房 (「深さ」) と冷房 (「表」) のデータがあります。3 つの建物 (7 つの「色」要素) を、各月のバー プロット (「カット」) に並べてプロットしたいと思います。
冷却 (「テーブル」) または加熱 (「深さ」) を表すバーを、建物 (「色」係数) に基づいて色合いを変化させながら、月ごとにグループ化 (「カット」) したままにします。これは、ダイヤモンド データを視覚化する方法としては不適切ですが、建物の暖房と冷房の月は通常重ならないため、うまく機能するはずです。これまでのところ、私は持っています:
p <- ggplot(data,
aes(color,value,group=cut))
p <- p + geom_bar(stat = 'identity',
position = 'dodge',
aes(fill = variable))
print(p)
私は scale_fill_manual で遊んでみましたが、うまくいく戦略を思いつきませんでした:
colours <- c('#0000FF', '#0033FF', '#0066FF', '#FF0000', '#FF3300', '#FF6600')
p <- p + scale_fill_manual(values = colours,
group = data$variable)