Создание диаграммы с накоплением

Обсуждение

Сначала вам нужно объединить ваши данные в единую таблицу. Это можно сделать с помощью внешнего соединения, если вы знакомы с SQL. См. Как объединить (объединить) фреймы данных ( внутренний, внешний, левый, правый)?. Результирующие NAs (для записей, которые не смогли присоединиться к противоположной таблице) должны быть заменены нулями, чтобы последний вызов barplot() работал.

Затем вы должны вывести матрицу в формате, требуемом barplot() для создания гистограмм с накоплением, что довольно легко сделать с помощью одного вызова matrix(). Позаботившись о том, чтобы правильно установить метки / заголовки / легенды / цвета, вы можете получить красивую гистограмму с накоплением:

Код

s <- data.frame(User_ID=c(1,2,3), Site_Address=c('xxx.xxx.xxx','xxx.xxy.yyy','xxx.yyy.zzz'), Login_Attempts=c(5,10,3) );
f <- data.frame(User_ID=c(1,2,4), Site_Address=c('xxx.xxx.xxx','xxx.xxy.yyy','xxx.yyy.zzz'), Login_Attempts=c(2,8,4) );
all <- merge(s,f,by=c('User_ID','Site_Address'),suffixes=c('.successful','.failed'),all=T);
all[is.na(all)] <- 0;
stackData <- matrix(c(all$Login_Attempts.failed, all$Login_Attempts.successful ),2,byrow=T);
colnames(stackData) <- paste0(all$User_ID, '@', all$Site_Address );
rownames(stackData) <- c('failed','successful');
barplot(stackData,main='Successful and failed login attempts',xlab='User_ID@Site_Address',ylab='Login_Attempts',col=c('red','blue'),legend=rownames(stackData));

Результирующие данные

r> s;
  User_ID Site_Address Login_Attempts
1       1  xxx.xxx.xxx              5
2       2  xxx.xxy.yyy             10
3       3  xxx.yyy.zzz              3
r> f;
  User_ID Site_Address Login_Attempts
1       1  xxx.xxx.xxx              2
2       2  xxx.xxy.yyy              8
3       4  xxx.yyy.zzz              4
r> all;
  User_ID Site_Address Login_Attempts.successful Login_Attempts.failed
1       1  xxx.xxx.xxx                         5                     2
2       2  xxx.xxy.yyy                        10                     8
3       3  xxx.yyy.zzz                         3                     0
4       4  xxx.yyy.zzz                         0                     4
r> stackData;
           [email protected] [email protected] [email protected] [email protected]
failed                 2             8             0             4
successful             5            10             3             0

Выход

использованная литература

• Как объединить (объединить) фреймы данных (внутренние , внешний, левый, правый)?
• R: объединить неравные фреймы данных и заменить отсутствующие строки на 0 < / а>
• https://stat.ethz.ch/R-manual/R-devel/library/base/html/merge.html.
• http://www.statmethods.net/graphs/bar.html
• https://stat.ethz.ch/R-manual/R-devel/library/graphics/html/barplot.html.
• https://stat.ethz.ch/R-manual/R-devel/library/base/html/matrix.html.

Изменить: немного странно создавать линейчатую диаграмму с накоплением в один столбец, но хорошо, вот как это можно сделать, используя приведенные выше данные (all) в качестве основы:

barplot(matrix(c(sum(all$Login_Attempts.failed),sum(all$Login_Attempts.successful))),main='Successful and failed login attempts',ylab='Login_Attempts',col=c('red','blue'),legend=c('failed','successful'));

Изменить: Да, ось Y действительно должна полностью покрывать стек по умолчанию, это слабое место в базовом графическом пакете, которого она не делает. Вы можете добавить ylim=c(0,1.2*sum(do.call(c,all[,3:4]))) в качестве аргумента к вызову barplot(), чтобы заставить ось Y выходить как минимум на 20% за верхнюю точку стека. (К сожалению, вам приходится вычислять это вручную на основе входных данных, но, как я уже сказал, это слабое место в пакете.)

Кроме того, что касается моего комментария о единстве столбца, просто для сравнения нескольких столбцов чаще используются составные столбчатые диаграммы, а не для отображения одного столбца. (Вот почему я изначально предполагал, что вам нужна отдельная полоса для каждого пользователя / сайта.) Вместо одной сложенной полоски обычно вы видите простую старую гистограмму, показывающую рядом разные точки данных. Но это действительно зависит от вашего приложения, поэтому делайте то, что лучше всего подходит для вас.

1. Попробуйте нарисовать вручную диаграмму с накоплением, которую вы пытаетесь создать. Это вообще имеет смысл?
2. Убедившись, что теперь вы знаете, как должен выглядеть желаемый результат, вручную создайте единственный data.frame или матрицу, необходимую barplot для создания вашего результата. Не забудьте указать особые экземпляры, например где у пользователя есть только успешные или неудачные входы в систему.
3. Подумайте, как объединить ваши входные data.frames в один data.frame на предыдущем шаге.

Результат шага 2 - ваш воспроизводимый пример, который вам нужен, чтобы задать здесь разумный вопрос. Шаг 3 - это то, о чем вы спрашиваете здесь, но, похоже, вы не уверены, как должен выглядеть промежуточный результат. Шаг 1 - это визуализация конечного продукта и дальнейшая работа с ним.