按月和日分组的事件直方图

我正在尝试根据多年但按月和日分组的一组数据制作每个事件发生次数的直方图（或其他图）。基本上，我想要从 3 月 1 日开始的一年长的 x 轴，显示每个日期出现的次数，并根据分类值对这些日期进行着色。以下是数据集中前 20 名的条目：

goose

Index   DateLost    DateLost1   Nested
1   2/5/1988    1988-02-05  N
2   5/20/1988   1988-05-20  N
3   1/31/1985   1985-01-31  N
4   9/6/1997    1997-09-06  Y
5   9/24/1996   1996-09-24  N
6   9/27/1996   1996-09-27  N
7   9/15/1997   1997-09-15  Y
8   1/18/1989   1989-01-18  Y
9   1/12/1985   1985-01-12  Y
10  2/12/1988   1988-02-12  N
11  1/12/1985   1985-01-12  Y
12  10/26/1986  1986-10-26  N
13  9/15/1988   1988-09-15  Y
14  12/30/1986  1986-12-30  N
15  1/19/1991   1991-01-19  N
16  1/7/1992    1992-01-07  N
17  10/9/1999   1999-10-09  N
18  10/20/1990  1990-10-20  N
19  10/25/2001  2001-10-25  N
20  9/23/1996   1996-09-23  Y

我尝试过使用 strftime、zoo 和 lubridate 进行分组，但绘图无法识别时间顺序或允许我调整起始值。我已经尝试了使用plot()和ggplot2()的多种方法，但要么无法正确绘制分组数据，要么无法获得分组数据。到目前为止我最好的情节来自这段代码：

ggplot(goose, aes(x=DateLost1,fill=Nested))+ stat_bin(binwidth=100 ,position="identity") + scale_x_date("Date")

这给了我一个很好的情节，但是多年来，而不是一年。我还在这里使用了之前答案中的代码：了解日期并使用 R 中的 ggplot2 绘制直方图 https://stackoverflow.com/questions/10770698/understanding-dates-and-plotting-a-histogram-with-ggplot2-in-r但我在选择开始日期时遇到了困难。任何帮助将不胜感激。如果我可以以更易于使用的格式提供示例数据，请告诉我。

让我们读入您的数据：

goose <- read.table(header = TRUE, text = "Index   DateLost    DateLost1   Nested
1   2/5/1988    1988-02-05  N
2   5/20/1988   1988-05-20  N
3   1/31/1985   1985-01-31  N
4   9/6/1997    1997-09-06  Y
5   9/24/1996   1996-09-24  N
6   9/27/1996   1996-09-27  N
7   9/15/1997   1997-09-15  Y
8   1/18/1989   1989-01-18  Y
9   1/12/1985   1985-01-12  Y
10  2/12/1988   1988-02-12  N
11  1/12/1985   1985-01-12  Y
12  10/26/1986  1986-10-26  N
13  9/15/1988   1988-09-15  Y
14  12/30/1986  1986-12-30  N
15  1/19/1991   1991-01-19  N
16  1/7/1992    1992-01-07  N
17  10/9/1999   1999-10-09  N
18  10/20/1990  1990-10-20  N
19  10/25/2001  2001-10-25  N
20  9/23/1996   1996-09-23  Y")

现在我们可以将其转换为 POSIXct 格式：

goose$DateLost1 <- as.POSIXct(goose$DateLost,
                              format = "%m/%d/%Y", 
                              tz = "GMT")

那么我们需要弄清楚它是在哪一年丢失的，相对于 3 月 31 日。不要尝试在ggplot()。这需要一些思考来弄清楚我们现在处于哪一年，然后计算 3 月 31 日之后的天数。

goose$DOTYMarch1 = as.numeric(format(as.POSIXct(paste0("3/1/",format(goose$DateLost1,"%Y")),
                                                format = "%m/%d/%Y",
                                                tz = "GMT"),
                              "%j"))
goose$DOTYLost = as.numeric(format(goose$DateLost1,
                             "%j"))
goose$YLost = as.numeric(format(goose$DateLost1,"%Y")) + (as.numeric(goose$DOTYLost>goose$DOTYMarch1) -1)
goose$DOTYAfterMarch31Lost = as.numeric(goose$DateLost1 - as.POSIXct(paste0("3/1/",goose$YLost),
                                                          format = "%m/%d/%Y", 
                                                          tz = "GMT"))

然后我们就可以绘制它了。你的代码已经非常完美了。

require(ggplot2)

p <- ggplot(goose, 
            aes(x=DOTYAfterMarch31Lost,
                fill=Nested))+ 
  stat_bin(binwidth=1,
           position="identity")
print(p)

我们得到这个：