横並び棒グラフ dodge tidyr gather 三指数

 
> last(dmdf,3)
    01Hokkaido 02Aomori 03Iwate 04Miyagi 05Akita 06Yamagata 07Fukushima 08Ibaraki 09Tochigi 10Gunma 11Saitama 12Chiba 13Tokyo 14Kanagawa
477          4        0       0        1       0          0           1         0         1       2         1       7       6          6
478          3        2       1        0       0          0           0         0         0       0         1       5       6          2
479          7        0       1        2       0          1           1         0         0       0         2       1       3          4
    15Niigata 16Toyama 17Ishikawa 18Fukui 19Yamanashi 20Nagano 21Gifu 22Shizuoka 23Aichi 24Mie 25Shiga 26Kyoto 27Osaka 28Hyogo 29Nara
477         0        1          1       0           0        2      1          1       3     1       3       0      50      39      4
478         0        0          4       0           0        0      0          0       2     0       0       2      41       6      0
479         0        0          1       0           0        0      0          0       5     0       0       0      19       8      0
    30Wakayama 31Tottori 32Shimane 33Okayama 34Hiroshima 35Yamaguchi 36Tokushima 37Kagawa 38Ehime 39Kochi 40Fukuoka 41Saga 42Nagasaki
477          0         0         0         3           0           0           1        0       3       0         4      0          0
478          1         0         0         4           1           0           2        0       1       0         1      0          1
479          0         0         0         2           0           2           1        0       1       0         3      0          0
    43Kumamoto 44Oita 45Miyazaki 46Kagoshima 47Okinawa          t
477          1      0          0           0         1 2021-05-07
478          0      0          0           0         0 2021-05-08
479          0      0          0           0         0 2021-05-09

> head(w)

    tokyo osaka hyogo          t

400    11     2     1 2021-02-19

401    27     4     2 2021-02-20

402    17     1     0 2021-02-21

403     9     3     1 2021-02-22

404    11     5     3 2021-02-23

405    17     4     7 2021-02-24

> dplyr::filter(df,t > as.Date("2021-05-07"))

           t variable value

1 2021-05-08    tokyo     6

2 2021-05-09    tokyo     3

3 2021-05-08    osaka    41

4 2021-05-09    osaka    19

5 2021-05-08    hyogo     6

6 2021-05-09    hyogo     8

w <- data.frame(tokyo=dmdf[,13],osaka=dmdf[,27],hyogo=dmdf[,28],t=dmdf$t)

w <- last(w,80)

df <-w  %>% tidyr::gather(variable,value,-t)  #exclude t to preserve time stamp or use "df <-w  %>% tidyr::gather(variable,value,1:3)"

# df

p <- ggplot(df,aes(x=t, y=value, color=variable,fill=variable)) 

# p <- p+geom_histogram(stat = "identity",position = "stack")

p <- p+geom_bar(stat="identity",width=1,position = "dodge")

plot(p)

# end here

# if "df <-w  %>% tidyr::gather(variable,value)  #exclude t to preserve time stamp"

# 警告メッセージ: 

# attributes are not identical across measure variables;

# they will be dropped 

# see w[1:3,] contents are numeric  and w$t is Date.

w <- data.frame(tokyo=dmdf[,13],osaka=dmdf[,27],hyogo=dmdf[,28],t=dmdf$t)

w <- last(w,80)

df <-w  %>% tidyr::gather(variable,value,-t) #exclude t to preserve time stamp or use "df <-w  %>% tidyr::gather(variable,value,1:3)"

# df

p <- ggplot(df,aes(x=t, y=value,fill=variable)) 

p <- p +scale_fill_brewer(palette="Accent")

p <- p+geom_bar(stat="identity",width=1,position = "dodge")

p <- p + theme(panel.background = element_rect(fill = "grey60",

                                               colour = "lightblue"))

plot(p)

len <- 20

w <- data.frame(spx=as.vector(last(weeklyReturn(GSPC),len)),ndx=as.vector(last(weeklyReturn(NDX),len)),dji= as.vector(last(weeklyReturn(DJI),len))    ,t=index(last(weeklyReturn(GSPC),len)))

df <-w  %>% tidyr::gather(index,weeklyreturn,-t)

df$t[len*seq(1,3,1)] <- df$t[dim(df)[1]-1]+7  # adjust each index's last entry. 3 came from gspc, ndx and di.

for(i in seq(1,len*3,1)){if((length(seq(as.Date("1970-01-05"),as.Date(df$t[i]),by='days'))%%7) != 5){df$t[i] <- df$t[i]+5-length(seq(as.Date("1970-01-05"),as.Date(df$t[i]),by='days'))%%7 }} # for the case national holiday distort date.

p <- ggplot(df,aes(x=t, y=weeklyreturn, color=index,fill=index))

p <- p + xlab("") + ylab("週間収益率")

# p <- p + geom_point(aes(y=case_per_capita,size=sign,color=r),alpha=1)

# p <- p+annotate("text",label=pref_db[,1],x=df[,2], y=df[,1]+0.1,colour='black',family = "HiraKakuProN-W3",size=3)

p <- p + theme_gray (base_family = "HiraKakuPro-W3")

p <- p + scale_color_brewer(name="指数",labels=c("ダウ30種","ナスダック","S&P500"),palette="Accent")

p <- p + scale_fill_brewer(name="指数",labels=c("ダウ30種","ナスダック","S&P500"),palette="Accent")

p <- p+geom_bar(stat="identity",width=7,position = "dodge")

plot(p)