Affichage information jour nuit dans la couleur de la grille d'un ggplot

[Jean-Emmanuel Longueville]

Bonjour,
J'ai plein de donnée temporelle dont notamment un log de la luminosité.
Est il possible d'adapter la couleur de la grille de fond d'un ggplot à cette valeur pour plotter de façon plus classique d'autre mesure ?
J'ai cherché un peu mais n'ai pas trouver comment adapter la couleur de la grille, en fonction de valeur.
Merci

[Serge Rapenne]

bonjour,

je ne pense pas qu'il soit possible de mettre plusieurs couleurs sur la grille. un solution est d'ajouter des rectangles transparents ; Un piste pour faire ça : https://stackoverflow.com/questions/267 ... lot2-graph

Serge

[Mickael Canouil]

Bonjour Jean-Emmanuel,

j'ai bien deux/trois idées, mais sans exemple reproductible, c'est délicat de vraiment proposer quelque-chose dans le cas présent.

edit :

Code : Tout sélectionner

library("palmerpenguins")
library("ggplot2")
library("scales")

ggplot(data = penguins) +
  aes(x = flipper_length_mm, y = body_mass_g) +
  theme_minimal() +
  annotation_raster(
    raster = matrix(
      data = rep(viridis_pal(option = "plasma", alpha = 0.10)(50), each = 50), 
      nrow = 50
    ),
    xmin = -Inf, xmax = Inf, ymin = -Inf, ymax = Inf
  ) +
  geom_point(aes(colour = species, shape = species), size = 2)

Cordialement,

[Jean-Emmanuel Longueville]

Merci Mickael et Serge pour vos réponses je tente lundi de faire un ecm à vous soumettre.
Voici comme promis un ecm :

Les datas :

Code : Tout sélectionner

 ecm <- structure(list(Freq = c(2L, 1L, 2L, 2L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 1L,
2L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 2L, 3L, 1L,
1L, 1L, 3L, 3L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 3L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 1L, 2L, 1L,
1L, 3L, 2L, 1L, 1L, 3L, 2L, 2L, 1L, 3L, 2L, 1L, 2L, 1L, 1L, 2L,
3L, 2L, 3L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 3L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 2L, 2L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 2L, 2L, 3L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L,
1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L,
3L, 1L, 2L, 2L, 3L, 2L, 3L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 2L,
1L, 1L, 2L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 2L, 3L, 2L, 1L, 1L, 2L,
1L, 1L, 1L, 3L, 1L, 1L, 2L, 1L, 2L, 2L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 3L,
1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 3L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
2L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 2L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 4L, 2L, 1L, 1L, 4L, 3L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 2L,
1L, 1L, 2L, 1L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L,
2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 2L, 2L, 1L,
2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L,
1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 3L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 1L, 2L,
2L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 2L, 1L, 1L), date_hm = structure(c(1602591060, 1602591120,
1602591240, 1602591360, 1602591420, 1602591480, 1602591540, 1602591600,
1602591840, 1602591900, 1602592020, 1602592200, 1602592380, 1602592440,
1602592680, 1602592740, 1602592800, 1602592920, 1602592980, 1602593040,
1602593100, 1602593280, 1602593640, 1602593700, 1602593760, 1602593820,
1602593880, 1602594000, 1602594060, 1602594120, 1602594180, 1602594360,
1602594420, 1602594480, 1602594720, 1602594780, 1602594840, 1602595020,
1602595080, 1602595380, 1602595560, 1602595980, 1602596040, 1602596160,
1602596220, 1602596280, 1602596640, 1602596760, 1602597120, 1602597240,
1602597300, 1602597840, 1602597960, 1602598020, 1602598080, 1602598140,
1602598500, 1602598800, 1602599220, 1602599280, 1602599340, 1602599400,
1602599460, 1602599520, 1602599580, 1602599640, 1602599700, 1602599760,
1602599820, 1602599880, 1602600000, 1602600060, 1602600120, 1602600180,
1602600240, 1602600300, 1602600360, 1602600420, 1602600480, 1602600600,
1602600780, 1602600840, 1602601200, 1602601260, 1602601500, 1602601620,
1602601680, 1602601740, 1602601800, 1602601860, 1602602040, 1602602100,
1602602160, 1602602220, 1602602280, 1602602400, 1602602460, 1602602520,
1602602580, 1602602760, 1602602820, 1602602880, 1602602940, 1602603000,
1602603180, 1602603480, 1602603660, 1602603720, 1602603780, 1602603840,
1602603900, 1602603960, 1602604140, 1602604260, 1602604500, 1602604560,
1602604680, 1602604740, 1602605100, 1602605340, 1602605460, 1602605520,
1602605640, 1602605700, 1602605760, 1602606000, 1602606060, 1602606120,
1602606240, 1602606300, 1602606420, 1602606480, 1602606900, 1602607020,
1602607200, 1602607260, 1602607320, 1602607440, 1602607500, 1602607560,
1602607680, 1602607740, 1602607800, 1602607860, 1602607920, 1602607980,
1602608040, 1602608100, 1602608160, 1602608220, 1602608280, 1602608340,
1602608400, 1602608460, 1602608520, 1602608580, 1602608640, 1602608760,
1602608820, 1602608940, 1602609000, 1602609060, 1602609120, 1602609180,
1602609240, 1602609300, 1602609360, 1602609420, 1602609480, 1602609540,
1602609600, 1602609720, 1602609780, 1602609900, 1602610080, 1602610140,
1602610200, 1602610260, 1602611880, 1602611940, 1602612060, 1602612120,
1602612240, 1602612300, 1602612360, 1602612420, 1602612480, 1602612540,
1602612840, 1602612900, 1602613140, 1602613200, 1602613980, 1602614040,
1602614100, 1602614160, 1602614460, 1602614520, 1602614580, 1602614640,
1602614700, 1602614760, 1602614820, 1602614880, 1602614940, 1602615000,
1602615360, 1602615420, 1602615480, 1602615840, 1602615900, 1602616200,
1602616620, 1602616680, 1602616740, 1602616860, 1602616920, 1602617040,
1602617100, 1602617160, 1602617400, 1602617520, 1602617580, 1602618240,
1602618300, 1602618480, 1602618540, 1602618660, 1602619080, 1602619320,
1602619380, 1602619440, 1602619740, 1602620160, 1602620220, 1602620700,
1602620760, 1602621240, 1602621300, 1602622380, 1602622440, 1602623040,
1602623520, 1602624900, 1602624960, 1602625380, 1602625440, 1602625500,
1602626160, 1602626520, 1602627060, 1602627120, 1602627240, 1602627360,
1602627480, 1602628080, 1602628140, 1602628500, 1602628560, 1602628680,
1602628740, 1602628800, 1602628860, 1602628920, 1602635220, 1602636540,
1602636840, 1602636900, 1602636960, 1602638100, 1602638460, 1602638520,
1602638760, 1602639240, 1602639300, 1602649620, 1602654480, 1602656520,
1602660660, 1602660720, 1602661380, 1602661560, 1602661620, 1602661860,
1602661920, 1602669180, 1602669240, 1602669300, 1602671160, 1602671220,
1602671280, 1602671340, 1602671400, 1602671460, 1602671520, 1602671580,
1602671640, 1602671700, 1602671760, 1602671880, 1602672000, 1602672180,
1602672900, 1602672960, 1602673020, 1602673080, 1602673140, 1602673560,
1602675420, 1602675480, 1602675540, 1602675720, 1602675780, 1602676080,
1602676260, 1602676440, 1602676500, 1602676800, 1602676920, 1602677400,
1602677460, 1602677580, 1602678000, 1602678540, 1602678600, 1602678660,
1602678720, 1602679140, 1602679260, 1602679320, 1602679380, 1602679440,
1602679500, 1602679560, 1602679620, 1602679680, 1602679740, 1602680100,
1602680520, 1602680580, 1602680700, 1602680760, 1602680820, 1602681000,
1602681120, 1602681720, 1602681780, 1602681840, 1602682260, 1602682320,
1602682560, 1602682680, 1602682980, 1602683040, 1602683100, 1602683160,
1602683220, 1602683280, 1602683340, 1602683400, 1602683640, 1602684060,
1602684120, 1602684180, 1602684840, 1602684960, 1602685020, 1602685080,
1602685140, 1602685200, 1602685500, 1602685560, 1602685620, 1602685680,
1602685740, 1602685800, 1602685860, 1602685920, 1602686220, 1602687000,
1602687180, 1602687240, 1602687480, 1602687540, 1602687720, 1602687900,
1602687960, 1602688080, 1602688140, 1602688260, 1602688440, 1602688500,
1602688560, 1602688620, 1602688680, 1602688800, 1602688860, 1602688920,
1602689100, 1602689160, 1602689220, 1602689280, 1602690120, 1602690180,
1602690360, 1602690420, 1602690480, 1602690960, 1602691020, 1602691260,
1602691320, 1602691620, 1602691920, 1602691980, 1602692040, 1602692100,
1602692160, 1602692340, 1602692400, 1602692460, 1602692520, 1602692640,
1602693240, 1602693300, 1602693360, 1602693780, 1602693840, 1602694320,
1602694380, 1602694860, 1602694920, 1602695040, 1602695100, 1602695520,
1602695700, 1602695820, 1602695880, 1602695940, 1602696000, 1602696240,
1602698580, 1602698640, 1602698700, 1602699660, 1602700080, 1602700140,
1602700200, 1602700260, 1602700320, 1602701760, 1602701880, 1602702300,
1602702480, 1602702540, 1602702720, 1602703320, 1602703740, 1602703800,
1602703860, 1602704880, 1602705480, 1602705540, 1602706560, 1602707280,
1602707340, 1602707400, 1602707760, 1602708000, 1602708060, 1602708120,
1602709320, 1602709380, 1602709560, 1602709620, 1602709680, 1602710160,
1602710220, 1602712500), tzone = "UTC", class = c("POSIXct",
"POSIXt")), illumination = c(127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L,
127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L,
127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L,
127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L,
127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L,
127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L,
127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L,
127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L,
127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L,
127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L,
127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L,
127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L,
127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L,
127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L,
127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L,
127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L,
127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L,
127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L,
127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L,
127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L,
127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L,
127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L,
127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L,
127L, 169L, 169L, 169L, 211L, 254L, 254L, 254L, 254L, 254L, 254L,
254L, 254L, 254L, 254L, 254L, 254L, 254L, 254L, 254L, 254L, 254L,
254L, 254L, 254L, 254L, 254L, 254L, 254L, 254L, 254L, 254L, 254L,
254L, 254L, 254L, 254L, 254L, 254L, 254L, 169L, 169L, 169L, 169L,
169L, 169L, 169L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L,
127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L,
127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L,
127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L,
127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L,
127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L,
127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L,
127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L,
127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L,
127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L,
127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L,
127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L,
127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L,
127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L,
127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L,
127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L,
127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L)), row.names = c(NA,
-478L), class = "data.frame")

L'info jour nuit est dans la valeur Illumination.

Voici le graph actuel :

Code : Tout sélectionner

ecm %>%  ggplot(.,aes(x = date_hm, y=Freq))+
   geom_line()+
   scale_x_datetime(breaks = scales::breaks_width("30 min"))+ # valeur d'unité possible : Unit can be of one "sec", "min", "hour", "day", "week", "month", "year".
   ggtitle("Wheel occupation")

Je vous avoue ne pas trop savoir comment utiliser vos propositions.

[Mickael Canouil]

Plus simple que ce que je pensais avec le jeu de donnée.

Code : Tout sélectionner

ecm <- structure(list(Freq = c(2L, 1L, 2L, 2L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 1L,
2L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 2L, 3L, 1L,
1L, 1L, 3L, 3L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 3L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 1L, 2L, 1L,
1L, 3L, 2L, 1L, 1L, 3L, 2L, 2L, 1L, 3L, 2L, 1L, 2L, 1L, 1L, 2L,
3L, 2L, 3L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 3L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 2L, 2L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 2L, 2L, 3L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L,
1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L,
3L, 1L, 2L, 2L, 3L, 2L, 3L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 2L,
1L, 1L, 2L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 2L, 3L, 2L, 1L, 1L, 2L,
1L, 1L, 1L, 3L, 1L, 1L, 2L, 1L, 2L, 2L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 3L,
1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 3L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
2L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 2L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 4L, 2L, 1L, 1L, 4L, 3L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 2L,
1L, 1L, 2L, 1L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L,
2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 2L, 2L, 1L,
2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L,
1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 3L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 1L, 2L,
2L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 2L, 1L, 1L), date_hm = structure(c(1602591060, 1602591120,
1602591240, 1602591360, 1602591420, 1602591480, 1602591540, 1602591600,
1602591840, 1602591900, 1602592020, 1602592200, 1602592380, 1602592440,
1602592680, 1602592740, 1602592800, 1602592920, 1602592980, 1602593040,
1602593100, 1602593280, 1602593640, 1602593700, 1602593760, 1602593820,
1602593880, 1602594000, 1602594060, 1602594120, 1602594180, 1602594360,
1602594420, 1602594480, 1602594720, 1602594780, 1602594840, 1602595020,
1602595080, 1602595380, 1602595560, 1602595980, 1602596040, 1602596160,
1602596220, 1602596280, 1602596640, 1602596760, 1602597120, 1602597240,
1602597300, 1602597840, 1602597960, 1602598020, 1602598080, 1602598140,
1602598500, 1602598800, 1602599220, 1602599280, 1602599340, 1602599400,
1602599460, 1602599520, 1602599580, 1602599640, 1602599700, 1602599760,
1602599820, 1602599880, 1602600000, 1602600060, 1602600120, 1602600180,
1602600240, 1602600300, 1602600360, 1602600420, 1602600480, 1602600600,
1602600780, 1602600840, 1602601200, 1602601260, 1602601500, 1602601620,
1602601680, 1602601740, 1602601800, 1602601860, 1602602040, 1602602100,
1602602160, 1602602220, 1602602280, 1602602400, 1602602460, 1602602520,
1602602580, 1602602760, 1602602820, 1602602880, 1602602940, 1602603000,
1602603180, 1602603480, 1602603660, 1602603720, 1602603780, 1602603840,
1602603900, 1602603960, 1602604140, 1602604260, 1602604500, 1602604560,
1602604680, 1602604740, 1602605100, 1602605340, 1602605460, 1602605520,
1602605640, 1602605700, 1602605760, 1602606000, 1602606060, 1602606120,
1602606240, 1602606300, 1602606420, 1602606480, 1602606900, 1602607020,
1602607200, 1602607260, 1602607320, 1602607440, 1602607500, 1602607560,
1602607680, 1602607740, 1602607800, 1602607860, 1602607920, 1602607980,
1602608040, 1602608100, 1602608160, 1602608220, 1602608280, 1602608340,
1602608400, 1602608460, 1602608520, 1602608580, 1602608640, 1602608760,
1602608820, 1602608940, 1602609000, 1602609060, 1602609120, 1602609180,
1602609240, 1602609300, 1602609360, 1602609420, 1602609480, 1602609540,
1602609600, 1602609720, 1602609780, 1602609900, 1602610080, 1602610140,
1602610200, 1602610260, 1602611880, 1602611940, 1602612060, 1602612120,
1602612240, 1602612300, 1602612360, 1602612420, 1602612480, 1602612540,
1602612840, 1602612900, 1602613140, 1602613200, 1602613980, 1602614040,
1602614100, 1602614160, 1602614460, 1602614520, 1602614580, 1602614640,
1602614700, 1602614760, 1602614820, 1602614880, 1602614940, 1602615000,
1602615360, 1602615420, 1602615480, 1602615840, 1602615900, 1602616200,
1602616620, 1602616680, 1602616740, 1602616860, 1602616920, 1602617040,
1602617100, 1602617160, 1602617400, 1602617520, 1602617580, 1602618240,
1602618300, 1602618480, 1602618540, 1602618660, 1602619080, 1602619320,
1602619380, 1602619440, 1602619740, 1602620160, 1602620220, 1602620700,
1602620760, 1602621240, 1602621300, 1602622380, 1602622440, 1602623040,
1602623520, 1602624900, 1602624960, 1602625380, 1602625440, 1602625500,
1602626160, 1602626520, 1602627060, 1602627120, 1602627240, 1602627360,
1602627480, 1602628080, 1602628140, 1602628500, 1602628560, 1602628680,
1602628740, 1602628800, 1602628860, 1602628920, 1602635220, 1602636540,
1602636840, 1602636900, 1602636960, 1602638100, 1602638460, 1602638520,
1602638760, 1602639240, 1602639300, 1602649620, 1602654480, 1602656520,
1602660660, 1602660720, 1602661380, 1602661560, 1602661620, 1602661860,
1602661920, 1602669180, 1602669240, 1602669300, 1602671160, 1602671220,
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1602681120, 1602681720, 1602681780, 1602681840, 1602682260, 1602682320,
1602682560, 1602682680, 1602682980, 1602683040, 1602683100, 1602683160,
1602683220, 1602683280, 1602683340, 1602683400, 1602683640, 1602684060,
1602684120, 1602684180, 1602684840, 1602684960, 1602685020, 1602685080,
1602685140, 1602685200, 1602685500, 1602685560, 1602685620, 1602685680,
1602685740, 1602685800, 1602685860, 1602685920, 1602686220, 1602687000,
1602687180, 1602687240, 1602687480, 1602687540, 1602687720, 1602687900,
1602687960, 1602688080, 1602688140, 1602688260, 1602688440, 1602688500,
1602688560, 1602688620, 1602688680, 1602688800, 1602688860, 1602688920,
1602689100, 1602689160, 1602689220, 1602689280, 1602690120, 1602690180,
1602690360, 1602690420, 1602690480, 1602690960, 1602691020, 1602691260,
1602691320, 1602691620, 1602691920, 1602691980, 1602692040, 1602692100,
1602692160, 1602692340, 1602692400, 1602692460, 1602692520, 1602692640,
1602693240, 1602693300, 1602693360, 1602693780, 1602693840, 1602694320,
1602694380, 1602694860, 1602694920, 1602695040, 1602695100, 1602695520,
1602695700, 1602695820, 1602695880, 1602695940, 1602696000, 1602696240,
1602698580, 1602698640, 1602698700, 1602699660, 1602700080, 1602700140,
1602700200, 1602700260, 1602700320, 1602701760, 1602701880, 1602702300,
1602702480, 1602702540, 1602702720, 1602703320, 1602703740, 1602703800,
1602703860, 1602704880, 1602705480, 1602705540, 1602706560, 1602707280,
1602707340, 1602707400, 1602707760, 1602708000, 1602708060, 1602708120,
1602709320, 1602709380, 1602709560, 1602709620, 1602709680, 1602710160,
1602710220, 1602712500), tzone = "UTC", class = c("POSIXct",
"POSIXt")), illumination = c(127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L,
127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L,
127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L,
127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L,
127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L,
127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L,
127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L,
127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L,
127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L,
127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L,
127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L,
127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L,
127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L,
127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L,
127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L,
127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L,
127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L,
127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L,
127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L,
127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L,
127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L,
127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L,
127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L,
127L, 169L, 169L, 169L, 211L, 254L, 254L, 254L, 254L, 254L, 254L,
254L, 254L, 254L, 254L, 254L, 254L, 254L, 254L, 254L, 254L, 254L,
254L, 254L, 254L, 254L, 254L, 254L, 254L, 254L, 254L, 254L, 254L,
254L, 254L, 254L, 254L, 254L, 254L, 254L, 169L, 169L, 169L, 169L,
169L, 169L, 169L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L,
127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L,
127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L,
127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L,
127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L,
127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L,
127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L,
127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L,
127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L,
127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L,
127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L,
127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L,
127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L,
127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L,
127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L,
127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L,
127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L, 127L)), row.names = c(NA,
-478L), class = "data.frame") 

Code : Tout sélectionner

library(ggplot2)
library(scales)
ggplot(ecm) + 
  theme_minimal() +
  aes(x = date_hm, y = Freq) +
  geom_ribbon(mapping = aes(ymin = -Inf, ymax = Inf, fill = factor(illumination))) +
  geom_line()+
  scale_x_datetime(
    # breaks = breaks_width("30 min")
  ) + 
  labs(title = "Wheel occupation") 

[Jean-Emmanuel Longueville]

Merci beaucoup pour ton code qui parait fonctionnelle j'ai cependant un petit soucis :

J'ai augmenté le nombre de jour par rapport à l'ecm et bizarrement la tête du graph ne change pas. J'ai placé dans la figure ci dessus 5 jours.
Et quand je place toutes mes données (2x 30jours à peu prêt) le fond est tout grisé.

[Mickael Canouil]

Ahah, j'avais oublié que les ruban était construit entre la première et la dernière mesure de la modalité du facteur.
Résultat, il n'y avait en fait que 4 rubans qui s'étalaint sur l'ensemble du graphique.

Code : Tout sélectionner

library(data.table)
library(ggplot2)
library(scales)
ecm <- setDT(ecm)
ecm[
  i = illumination != shift(illumination, n = 1, fill = 0),
  j = fill_group := 1:.N
]
ecm[j = fill_group := nafill(fill_group, type = "locf")]
ggplot(ecm) + 
  theme_minimal() +
  aes(x = date_hm, y = Freq) +
  geom_ribbon(
    mapping = aes(
      ymin = -Inf, 
      ymax = Inf, 
      fill = factor(illumination), 
      group = fill_group
    )
  ) +
  geom_line(alpha = 0) +
  # scale_x_datetime(breaks = breaks_width("30 min")) + 
  labs(title = "Wheel occupation") 

Pour les jointures entre les rubans, il va falloir dupliquer la première mesure du suivant ou la dernière du précédent.

[Mickael Canouil]

Pour la route (sauf erreur de ma part):

Code : Tout sélectionner

library(data.table)
library(ggplot2)
library(scales)
ggplot(setDT(ecm)) + 
  theme_minimal() +
  aes(x = date_hm, y = Freq) +
  geom_rect(
    data = ~ .x[
      i = illumination != shift(illumination, n = 1, fill = 0),
      j = fill_group := 1:.N
    ][
      j = fill_group := nafill(fill_group, type = "locf")
    ][
      j = list(xmin = min(date_hm), xmax = max(date_hm), illumination = unique(illumination)), 
      by = "fill_group"
    ][
      j = xmax := shift(xmin, n = 1, type = "lead", fill = max(xmax))
    ],
    mapping = aes(
      xmin = xmin,
      xmax = xmax,
      ymin = -Inf, 
      ymax = Inf, 
      fill = factor(illumination)
    ),
    inherit.aes = FALSE
  ) +
  geom_line(alpha = 0) +
  # scale_x_datetime(breaks = breaks_width("30 min")) + 
  labs(title = "Wheel occupation")

[Jean-Emmanuel Longueville]

Merci mickael désolé de revenir encore vers toi si je reprends mon jeu de donnée légèrement augmenté (pas encore le jeu total). J'ai le résultat suivant :

Code : Tout sélectionner

Erreur : Aesthetics can not vary with a ribbon
Run `rlang::last_error()` to see where the error occurred.


Je t'avoue revenir vers toi ne comprennant pas comment juste une augmentation des valeurs entraine cette erreur, qui m'est assez obscure.

[Mickael Canouil]

Est-ce avec le dernier code utilisant geom_rect ?
Je comprend l'erreur pour geom_ribbon, mais pour geom_rect, ça me semble curieux, surtout que le message évoque "ribbon".
Le passage à geom_rect était d'ailleurs à cause de cette erreur, mais pas que ...

[Jean-Emmanuel Longueville]

Ah non pardon je n'avais pas vu le geom rect je tente ça dès que possible et reviens vers toi.
J'ai relancé ton code celui avec les rectangles.
En triant mes données par date et en relançant ça fonctionne Nickel merci beaucoup