Stała szerokość dla geom_bar w przypadku brakujących danych

Question

Czy istnieje sposób ustawiania stałej szerokości dla geom_bar() w przypadku brakujących danych w poniższym przykładzie szeregów czasowych? Próbowałem ustawić width w aes() bez powodzenia. Porównaj od 11 do 11 czerwca szerokość pasków na wykresie poniżej przykładowego kodu.

colours <- c("#FF0000", "#33CC33", "#CCCCCC", "#FFA500", "#000000") 
iris$Month <- rep(seq(from=as.Date("2011-01-01"), to=as.Date("2011-10-01"), by="month"), 15) 

colours <- c("#FF0000", "#33CC33", "#CCCCCC", "#FFA500", "#000000") 
iris$Month <- rep(seq(from=as.Date("2011-01-01"), to=as.Date("2011-10-01"), by="month"), 15) 
d<-aggregate(iris$Sepal.Length, by=list(iris$Month, iris$Species), sum) 
d$quota<-seq(from=2000, to=60000, by=2000) 
colnames(d) <- c("Month", "Species", "Sepal.Width", "Quota") 
d$Sepal.Width<-d$Sepal.Width * 1000 
g1 <- ggplot(data=d, aes(x=Month, y=Quota, color="Quota")) + geom_line(size=1) 
g1 + geom_bar(data=d[c(-1:-5),], aes(x=Month, y=Sepal.Width, width=10, group=Species, fill=Species), stat="identity", position="dodge") + scale_fill_manual(values=colours) 

Answer 1

Najprostszym sposobem jest uzupełnienie danych ustawiony tak, że każda kombinacja jest obecny, nawet jeśli ma NA jako jego wartości. Biorąc prostszy przykład (jak twój ma wiele niepotrzebnych funkcji):

dat <- data.frame(a=rep(LETTERS[1:3],3), 
        b=rep(letters[1:3],each=3), 
        v=1:9)[-2,] 

ggplot(dat, aes(x=a, y=v, colour=b)) + 
    geom_bar(aes(fill=b), stat="identity", position="dodge") 

To pokazuje zachowanie staramy się unikać: w grupie „B”, nie ma grupy „a” , więc paski są szersze. Suplement dat z dataframe ze wszystkimi kombinacjami a i b:

dat.all <- rbind(dat, cbind(expand.grid(a=levels(dat$a), b=levels(dat$b)), v=NA)) 

ggplot(dat.all, aes(x=a, y=v, colour=b)) + 
    geom_bar(aes(fill=b), stat="identity", position="dodge") 

Answer 2

miałem ten sam problem, ale szukałem rozwiązania, które współpracuje z rury (%>%). Korzystanie z tidyr::spread i tidyr::gather z tidyverse rozwiązuje problem. Używam tych samych danych jak @Brian Diggs, ale z wielkimi nazwami zmiennych, aby nie skończyć z podwójnymi nazwami zmiennych podczas przekształcania się szeroko:

library(tidyverse) 

dat <- data.frame(A = rep(LETTERS[1:3], 3), 
        B = rep(letters[1:3], each = 3), 
        V = 1:9)[-2, ] 
dat %>% 
    spread(key = B, value = V, fill = NA) %>% # turn data to wide, using fill = NA to generate missing values 
    gather(key = B, value = V, -A) %>% # go back to long, with the missings 
    ggplot(aes(x = A, y = V, fill = B)) + 
    geom_col(position = position_dodge())