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热图（ggplot）：时间与日期

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我有一些样本数据（实际上是犯罪数据）

randomDatetime <- function(N,st="2018/01/01",et="2018/12/31") {
st <- as.POSIXct(as.Date(st))
et <- as.POSIXct(as.Date(et))
dt <- as.numeric(difftime(et,st,unit="sec"))
ev <- sort(runif(N,dt))
rt <- st + ev
return(rt)
}

df <- data.frame(date=randomDatetime(1000))

现在，我想像这样创建一个KDE-plot / heatmap：

热图（ggplot）：时间与日期

在x轴上应该有日期（2018-01-01至2018-12-31），在y轴上应该有时间（00：00-23：59）。目的是显示某些类型的犯罪在一天中的什么时候最频繁发生，以及各个事件之间是否存在差异。

现在，我在y轴上遇到问题，因为我不知道如何节省时间。例如，我可以计算自午夜以来的分钟数，但这对我来说似乎不太好。

我想应该是这样的：

ggplot(aes(x = date,y = ??) data = df) + 
geom_density_2d()+
scale_x_date(date_breaks = "months",date_labels = "%m",limits=as.Date(c("2018-01-01","2018-12-31")))
dong574233059 回答：热图（ggplot）：时间与日期

可能有一种更简洁的方法，但这可行：

library(tidyverse)
library(lubridate)

randomDatetime <- function(N,st="2018/01/01",et="2018/12/31") {
  st <- as.POSIXct(as.Date(st))
  et <- as.POSIXct(as.Date(et))
  dt <- as.numeric(difftime(et,st,unit="sec"))
  ev <- sort(runif(N,dt))
  rt <- st + ev
  return(rt)
}

df <- data.frame(date=randomDatetime(1000)) %>% 
  mutate(dt = as.Date(str_sub(date,end=10)),time = str_sub(date,start=12),tm = as.numeric(hms(str_sub(date,start=12))))


ggplot(df,aes(x = dt,y=tm)) +
  stat_density_2d(aes(fill = stat(level)),geom = "polygon") +
  labs(x="Date",y="Time",fill=NULL) +
  scale_y_continuous(labels = function(x) format(as.POSIXct((x),origin = Sys.Date(),tz = "UTC"),"%H:%M:%S")) +
  theme(legend.position = "none")

density plot

,

一种方法是使用lubridate ... 

library(lubridate)
ggplot(aes(x = date,y = hour(date) + minute(date) / 60),data = df) + 
     geom_density_2d()
ggplot2kder
本文链接：https://www.f2er.com/3101856.html

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