PLOTLYとプロットグラフ

silent_hunter：

これは私のデータset.Thisセットの小さな例ですweeks.Youは、下のコードとデータを見ることができる約52週次データが含まれています。

# CODE
 #Data

    ARTIFICIALDATA<-dput(structure(list(week = c(1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 
    13, 14, 15, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 
    29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 
    45, 46, 47, 48, 49, 50, 51, 52), `2019 Series_1` = c(534.771929824561, 
    350.385964912281, 644.736842105263, 366.561403508772, 455.649122807018, 
    533.614035087719, 829.964912280702, 466.035087719298, 304.421052631579, 
    549.473684210526, 649.719298245614, 537.964912280702, 484.982456140351, 
    785.929824561404, 576.736842105263, 685.508771929824, 514.842105263158, 
    464.491228070175, 608.245614035088, 756.701754385965, 431.859649122807, 
    524.315789473684, 739.40350877193, 604.736842105263, 669.684210526316, 
    570.491228070175, 641.649122807018, 649.298245614035, 664.210526315789, 
    530.385964912281, 754.315789473684, 646.80701754386, 764.070175438596, 
    421.333333333333, 470.842105263158, 774.245614035088, 752.842105263158, 
    575.368421052632, 538.315789473684, 735.578947368421, 522, 862.561403508772, 
    496.526315789474, 710.631578947368, 584.456140350877, 843.19298245614, 
    563.473684210526, 568.456140350877, 625.368421052632, 768.912280701754, 
    679.824561403509, 642.526315789474), `2020 Series_1` = c(294.350877192983, 
    239.824561403509, 709.614035087719, 569.824561403509, 489.438596491228, 
    561.964912280702, 808.456140350877, 545.157894736842, 589.649122807018, 
    500.877192982456, 584.421052631579, 524.771929824561, 367.438596491228, 
    275.228070175439, 166.736842105263, 58.2456140350878, NA, NA, 
    NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 
    NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 
    NA, NA)), row.names = c(NA, -52L), class = c("tbl_df", "tbl", 
    "data.frame")))


  # CODE WITH PLOTLY  
library(tidyverse)
library(plotly)
library(reshape2)
library(ggplot2)
library(dplyr)
ARTIFICIALDATA_rec <- ARTIFICIALDATA %>% 
  gather(key = Year_indicator, value = time_series_value, -1)


    ARTIFICIALDATA_rec$color <- factor(ARTIFICIALDATA_rec$Year_indicator, labels = c("royalblue", "orange")) 

    Chart <- plot_ly(ARTIFICIALDATA_rec, x = ~week , y = ~time_series_value,
                                 type = 'bar',
                                 marker = list(color = ~color), name = ~Year_indicator) %>%
      layout(title = "TEST",yaxis = list(title = 'Millions EUR '), barmode = 'stack')
    Chart<-ggplotly(Chart)

    Chart

だから、次の急勾配がplotlyと、このデータをプロットしています。あなたが見ることができるので、どのように以下のように私のプロットを見て：

しかし、私の意図は、Excelでプロットbelow.Iプロットのようなプロットを作ることですが、defently私はplotly.Most重要なことで、このプロットは2020年same.For例のデータは、16週間とcompratationに関するデータが含まれているデータのみを比較することである必要がある必要がありますこの問題についての缶誰のヘルプ私ので、2019年の同期間とし、plotlyでこのプロットをプロット？

ゴータム：

あなたは追加する必要がありtraceますが、プロットと指定する各時系列のためbarmodeにlayoutあなたの`plotlyプロットの。追加のデータ操作は、あなたが望む結果を得るために必要であると思いません：

コード

dat <- as.data.table(ARTIFICIALDATA)
colnames(dat) <- c('week', 'series1', 'series2')

plt <- plot_ly(dat) %>% 
  add_trace(x = ~week, y = ~series1, type = 'bar', name = '2019 Series 1') %>% 
  add_trace(x = ~week, y = ~series2, type = 'bar', name = '2020 Series 1') %>% 
  layout(
    xaxis = list(title = 'week'), 
    yaxis = list(title = ''),
    barmode = 'group'
  )

data.table一部は必要ありません-私は純粋に単純なカラム名を取得することを行なったし、私が好むのでdata.tableなどサブセット化のために

出力

上記のコードは、プロットの下に戻します。

あなたは、両方のシリーズは、あなたのポストのグラフを取得するためのデータを持っているだけで数週間を含めるようにしてデータをサブセットすることができます。

plt <- plot_ly(dat[!is.na(series2)]) %>% 
   ...

オプションで、指定することで、下に凡例を移動することができますlegendにlayout-それはよりよい私の意見で読んですることができます：

layout(
    ... 
    legend = list(orientation = 'h')
)

これはあなたを与えます：

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