Visualizaciones de la tendencia temporal de las regiones

Question

Yo intente reproducir un argumento que he encontrado en una publicación (Alcalde-Fernández et al 2012) muestran que las tasas de desempleo a través del tiempo para varias regiones. Combina un mapa de calor (?), una gráfica de series de tiempo (panel inferior) y boxplots (panel derecho).

Lo siento por esta pregunta básica pero soy nuevo en el análisis de los datos y R. Para una mejor impresión de la parcela, por favor consulte la página 7 en http://www2.dse.unibo.it/wp/WP835.pdf

Alguien puede guiarme en la dirección correcta o compartir algún código? Agradezco su ayuda y mucho el tiempo!

Answer 1

Usted puede hacer cada una de las parcelas con bastante facilidad. Siguiendo con el ejemplo, voy a utilizar datos de desempleo de los países Europeos, entre 1999 y 2011 (a partir de Eurostat), llamado unempd (lo siento es mucho tiempo!):

> dput(unempd)
structure(list(Year = c(1999L, 2000L, 2001L, 2002L, 2003L, 2004L, 
2005L, 2006L, 2007L, 2008L, 2009L, 2010L, 2011L, 2000L, 2001L, 
2002L, 2003L, 2004L, 2005L, 2006L, 2007L, 2008L, 2009L, 2010L, 
2011L, 1999L, 2000L, 2001L, 2002L, 2003L, 2004L, 2005L, 2006L, 
2007L, 2008L, 2009L, 2010L, 2011L, 1999L, 2000L, 2001L, 2002L, 
2003L, 2004L, 2005L, 2006L, 2007L, 2008L, 2009L, 2010L, 2011L, 
1999L, 2000L, 2001L, 2002L, 2003L, 2004L, 2005L, 2006L, 2007L, 
2008L, 2009L, 2010L, 2011L, 1999L, 2000L, 2001L, 2002L, 2003L, 
2004L, 2005L, 2006L, 2007L, 2008L, 2009L, 2010L, 2011L, 1999L, 
2000L, 2001L, 2002L, 2003L, 2004L, 2005L, 2006L, 2007L, 2008L, 
2009L, 2010L, 2011L, 1999L, 2000L, 2001L, 2002L, 2003L, 2004L, 
2005L, 2006L, 2007L, 2008L, 2009L, 2010L, 2011L, 1999L, 2000L, 
2001L, 2002L, 2003L, 2004L, 2005L, 2006L, 2007L, 2008L, 2009L, 
2010L, 2011L, 1999L, 2000L, 2001L, 2002L, 2003L, 2004L, 2005L, 
2006L, 2007L, 2008L, 2009L, 2010L, 2011L, 1999L, 2000L, 2001L, 
2002L, 2003L, 2004L, 2005L, 2006L, 2007L, 2008L, 2009L, 2010L, 
2011L, 2000L, 2001L, 2002L, 2003L, 2004L, 2005L, 2006L, 2007L, 
2008L, 2009L, 2010L, 2011L, 1999L, 2000L, 2001L, 2002L, 2003L, 
2004L, 2005L, 2006L, 2007L, 2008L, 2009L, 2010L, 2011L, 1999L, 
2000L, 2001L, 2002L, 2003L, 2004L, 2005L, 2006L, 2007L, 2008L, 
2009L, 2010L, 2011L, 1999L, 2000L, 2001L, 2002L, 2003L, 2004L, 
2005L, 2006L, 2007L, 2008L, 2009L, 2010L, 2011L, 1999L, 2000L, 
2001L, 2002L, 2003L, 2004L, 2005L, 2006L, 2007L, 2008L, 2009L, 
2010L, 2011L, 2000L, 2001L, 2002L, 2003L, 2004L, 2005L, 2006L, 
2007L, 2008L, 2009L, 2010L, 2011L, 1999L, 2000L, 2001L, 2002L, 
2003L, 2004L, 2005L, 2006L, 2007L, 2008L, 2009L, 2010L, 2011L, 
1999L, 2000L, 2001L, 2002L, 2003L, 2004L, 2005L, 2006L, 2007L, 
2008L, 2009L, 2010L, 2011L, 1999L, 2000L, 2001L, 2002L, 2003L, 
2004L, 2005L, 2006L, 2007L, 2008L, 2009L, 2010L, 2011L, 1999L, 
2000L, 2001L, 2002L, 2003L, 2004L, 2005L, 2006L, 2007L, 2008L, 
2009L, 2010L, 2011L, 1999L, 2000L, 2001L, 2002L, 2003L, 2004L, 
2005L, 2006L, 2007L, 2008L, 2009L, 2010L, 2011L, 1999L, 2000L, 
2001L, 2002L, 2003L, 2004L, 2005L, 2006L, 2007L, 2008L, 2009L, 
2010L, 2011L, 1999L, 2000L, 2001L, 2002L, 2003L, 2004L, 2005L, 
2006L, 2007L, 2008L, 2009L, 2010L, 2011L, 1999L, 2000L, 2001L, 
2002L, 2003L, 2004L, 2005L, 2006L, 2007L, 2008L, 2009L, 2010L, 
2011L, 1999L, 2000L, 2001L, 2002L, 2003L, 2004L, 2005L, 2006L, 
2007L, 2008L, 2009L, 2010L, 2011L, 1999L, 2000L, 2001L, 2002L, 
2003L, 2004L, 2005L, 2006L, 2007L, 2008L, 2009L, 2010L, 2011L, 
1999L, 2000L, 2001L, 2002L, 2003L, 2004L, 2005L, 2006L, 2007L, 
2008L, 2009L, 2010L, 2011L, 1999L, 2000L, 2001L, 2002L, 2003L, 
2004L, 2005L, 2006L, 2007L, 2008L, 2009L, 2010L, 2011L, 1999L, 
2000L, 2001L, 2002L, 2003L, 2004L, 2005L, 2006L, 2007L, 2008L, 
2009L, 2010L, 2011L, 2002L, 2003L, 2004L, 2005L, 2006L, 2007L, 
2008L, 2009L, 2010L, 2011L), Country = structure(c(2L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 
3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 6L, 
6L, 6L, 6L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 7L, 
11L, 11L, 11L, 11L, 11L, 11L, 11L, 11L, 11L, 11L, 11L, 11L, 11L, 
8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 8L, 15L, 15L, 
15L, 15L, 15L, 15L, 15L, 15L, 15L, 15L, 15L, 15L, 15L, 12L, 12L, 
12L, 12L, 12L, 12L, 12L, 12L, 12L, 12L, 12L, 12L, 12L, 28L, 28L, 
28L, 28L, 28L, 28L, 28L, 28L, 28L, 28L, 28L, 28L, 28L, 10L, 10L, 
10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 16L, 16L, 
16L, 16L, 16L, 16L, 16L, 16L, 16L, 16L, 16L, 16L, 16L, 5L, 5L, 
5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 17L, 17L, 17L, 17L, 17L, 
17L, 17L, 17L, 17L, 17L, 17L, 17L, 17L, 18L, 18L, 18L, 18L, 18L, 
18L, 18L, 18L, 18L, 18L, 18L, 18L, 18L, 19L, 19L, 19L, 19L, 19L, 
19L, 19L, 19L, 19L, 19L, 19L, 19L, 19L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 
13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 13L, 20L, 20L, 20L, 20L, 20L, 
20L, 20L, 20L, 20L, 20L, 20L, 20L, 21L, 21L, 21L, 21L, 21L, 21L, 
21L, 21L, 21L, 21L, 21L, 21L, 21L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 23L, 23L, 23L, 23L, 23L, 23L, 23L, 23L, 
23L, 23L, 23L, 23L, 23L, 24L, 24L, 24L, 24L, 24L, 24L, 24L, 24L, 
24L, 24L, 24L, 24L, 24L, 25L, 25L, 25L, 25L, 25L, 25L, 25L, 25L, 
25L, 25L, 25L, 25L, 25L, 27L, 27L, 27L, 27L, 27L, 27L, 27L, 27L, 
27L, 27L, 27L, 27L, 27L, 26L, 26L, 26L, 26L, 26L, 26L, 26L, 26L, 
26L, 26L, 26L, 26L, 26L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 9L, 
9L, 9L, 9L, 9L, 29L, 29L, 29L, 29L, 29L, 29L, 29L, 29L, 29L, 
29L, 29L, 29L, 29L, 31L, 31L, 31L, 31L, 31L, 31L, 31L, 31L, 31L, 
31L, 31L, 31L, 31L, 14L, 14L, 14L, 14L, 14L, 14L, 14L, 14L, 14L, 
14L, 14L, 14L, 14L, 22L, 22L, 22L, 22L, 22L, 22L, 22L, 22L, 22L, 
22L, 22L, 22L, 22L, 30L, 30L, 30L, 30L, 30L, 30L, 30L, 30L, 30L, 
30L, 30L, 30L, 30L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L), .Label = c("Austria", 
"Belgium", "Bulgaria", "Croatia", "Cyprus", "Czech Republic", 
"Denmark", "Estonia", "Finland", "France", "Germany", "Greece", 
"Hungary", "Iceland", "Ireland", "Italy", "Latvia", "Lithuania", 
"Luxembourg", "Malta", "Netherlands", "Norway", "Poland", "Portugal", 
"Romania", "Slovakia", "Slovenia", "Spain", "Sweden", "Switzerland", 
"United Kingdom"), class = "factor"), Unemployment = c(8.6, 7, 
6.6, 7.5, 8.2, 8.4, 8.4, 8.2, 7.5, 7, 7.9, 8.3, 7.1, 3.6, 4.1, 
18.2, 13.7, 12, 10.1, 9, 6.9, 5.6, 6.8, 10.2, 11.2, 8.8, 8.8, 
8.2, 7.3, 7.8, 8.3, 7.9, 7.1, 5.3, 4.4, 6.7, 7.3, 6.7, 5.6, 4.6, 
4.6, 4.6, 5.4, 5.5, 4.8, 3.9, 3.8, 3.3, 6, 7.4, 7.6, 8.9, 7.9, 
7.8, 8.5, 9.8, 10.7, 11.1, 10.2, 8.6, 7.5, 7.7, 7.1, 5.9, 11.6, 
13.6, 12.6, 10.3, 10, 9.7, 7.9, 5.9, 4.7, 5.5, 13.8, 16.9, 12.5, 
5.8, 4.3, 3.9, 4.4, 4.7, 4.5, 4.3, 4.4, 4.6, 6, 11.7, 13.5, 14.4, 
12.1, 11.4, 10.8, 10.3, 9.7, 10.5, 9.8, 8.9, 8.3, 7.7, 9.5, 12.5, 
17.7, 15.7, 13.9, 10.5, 11.5, 11.5, 11, 9.2, 8.5, 8.3, 11.3, 
18, 20.1, 21.6, 12, 10.2, 9.1, 9.2, 8.9, 9.3, 9.3, 9.3, 8.4, 
7.8, 9.5, 9.7, 9.7, 11.4, 10.6, 9.5, 9, 8.7, 8, 7.7, 6.8, 6.1, 
6.7, 7.8, 8.4, 8.4, 5, 4, 3.3, 4.1, 4.3, 5.3, 4.5, 3.9, 3.7, 
5.3, 6.2, 7.7, 13.8, 14.2, 13.1, 12.1, 10.5, 10.4, 8.9, 6.8, 
6, 7.5, 17.1, 18.7, 15.4, 13.4, 15.9, 16.8, 13.7, 12.4, 11.4, 
8.3, 5.6, 4.3, 5.8, 13.7, 17.8, 15.4, 2.4, 2.3, 1.8, 2.6, 3.7, 
5.1, 4.5, 4.7, 4.1, 5.1, 5.1, 4.4, 4.9, 7, 6.4, 5.7, 5.8, 5.9, 
6.1, 7.2, 7.5, 7.4, 7.8, 10, 11.2, 10.9, 6.3, 7.1, 6.9, 7.6, 
7.2, 7.3, 7.3, 6.4, 6, 7, 6.9, 6.5, 3.6, 2.9, 2.3, 2.8, 3.7, 
4.6, 4.7, 3.9, 3.2, 2.8, 3.4, 4.5, 4.4, 3.7, 3.5, 3.6, 4, 4.3, 
4.9, 5.2, 4.7, 4.4, 3.8, 4.8, 4.4, 4.1, 12.3, 16.1, 18.2, 19.9, 
19.6, 19, 17.7, 13.9, 9.6, 7.1, 8.2, 9.6, 9.6, 4.5, 4, 4, 5, 
6.3, 6.7, 7.6, 7.7, 8, 7.6, 9.5, 10.8, 12.7, 6.9, 7.2, 6.6, 8.4, 
7, 8.1, 7.2, 7.3, 6.4, 5.8, 6.9, 7.3, 7.4, 7.4, 6.7, 6.2, 6.3, 
6.7, 6.3, 6.5, 6, 4.8, 4.4, 5.9, 7.2, 8.2, 16.4, 18.8, 19.3, 
18.7, 17.6, 18.2, 16.3, 13.4, 11.1, 9.5, 12, 14.4, 13.5, 10.2, 
9.8, 9.1, 9.1, 9, 8.8, 8.4, 7.7, 6.9, 6.4, 8.2, 8.4, 7.8, 7.6, 
5.4, 4.8, 5.1, 5.7, 6.5, 7.5, 7.1, 6.2, 6.2, 8.4, 8.4, 7.5, 6, 
5.6, 5, 5.1, 5, 4.7, 4.8, 5.4, 5.3, 5.6, 7.6, 7.8, 8, 2.2, 1.9, 
1.9, 3, 3.3, 3, 2.5, 2.8, 2.3, 2.9, 7.2, 7.6, 7, 3.2, 3.3, 3.5, 
3.8, 4, 4.2, 4.4, 3.4, 2.5, 2.5, 3.1, 3.5, 3.2, 3.1, 2.7, 2.5, 
2.9, 4.1, 4.3, 4.4, 4, 3.7, 3.3, 4.1, 4.5, 4.1, 15.1, 13.9, 13.7, 
12.6, 11.1, 9.6, 8.4, 9.1, 11.8, 13.4)), .Names = c("Year", "Country", 
"Unemployment"), class = "data.frame", row.names = c(NA, -397L
))

Usted puede hacer el mapa de calor con:

library(ggplot2)
hmplot <- ggplot(unempd, aes(Year, Country, fill=Unemployment))
hmplot + geom_tile(colour="white") + scale_fill_gradient(low="light blue", high="dark blue") + 
  ylab("") + xlab("") + opts(legend.position="none")

el cual se produce el siguiente diagrama:

A continuación, para hacer la gráfica de series de tiempo, usted puede usar geom_line(stat="identity") [acabo de potencia media anual de las cifras de países que usan el ddply función de la plyr paquete que, obviamente, no es legítima la reflexión de la tasa de desempleo de toda Europa, pero esperamos que trabaje por el bien de la ilustración...].

library(plyr)
unempxyr <- ddply(unempd, .(Year), summarise, meanunemp = mean(Unemployment))
tsplot <- ggplot(unempxyr, aes(Year, meanunemp))
tsplot + geom_line(stat="identity") + ylab("Level") + xlab("") + 
  scale_y_continuous(lim=c(5,10)) + theme_bw() 

Esto resulta en este gráfico:

Finalmente, para el "boxplots", que utiliza de nuevo ddply para calcular el boxplot las estadísticas de cada país:

countryxemp <- ddply(unempd, .(Country), summarise, 
  minemp = fivenum(Unemployment)[1],
  q2emp = fivenum(Unemployment)[2],
  medemp = fivenum(Unemployment)[3],
  q3emp = fivenum(Unemployment)[4],
  maxemp = fivenum(Unemployment)[5]
)
bplot <- ggplot(countryxemp, aes(medemp, Country)) + geom_point()
bplot + geom_errorbarh(aes(xmin=minemp, xmax=q2emp), colour=I("black"), height=0) +
  geom_errorbarh(aes(xmin=q3emp, xmax=maxemp), colour=I("black"), height=0) +
  ylab("") + xlab("Levels\n (internal)") + theme_bw()

que los resultados en este gráfico:

Es esto lo suficientemente cerca para lo que usted desea? Poner las parcelas juntas en la forma en que el artículo no es otro asunto. No estoy seguro de si es posible a través de la gridExtra::grid.arrange() o algo similar a eso...?

Answer 2

Sé que su respuesta fue marcado para la R, pero si estás abierto a una solución Excel, es relativamente fácil de trabajar hasta el mismo tipo de gráfico:

Desde mi punto de vista, Excel tiene un par de ventajas sobre R. Primero más personas tienen acceso a ella, a continuación, puede utilizar R (creo que soy un buen ejemplo de ello), para que tenga más alcance de la audiencia con el software. También, en Excel esta es una tabla interactiva, por lo que la fila superior (países Bajos en este ejemplo) puede ser utilizado como un selector de cualquier de la serie, y cuando se cambia a llenar todas las áreas relacionadas en la fila, además de que el objetivo de la serie en la parte inferior de los gráficos.