R语言特定Dataframe的数据聚合与时间序列可视化求助

需求一：按年份汇总特定Hit的总出现次数 #

你已经剔除了无关列，但还需要做过滤+分组聚合操作，用dplyr包就能搞定，步骤如下：

1. 先确保装了dplyr包（没装的话先跑install.packages("dplyr")），然后加载：

   library(dplyr)
   

2. 过滤出你要的特定Hit，再按Year分组，对n求和：

   # 把"你的目标Hit"替换成你要分析的单词，比如"Wäldchen"
   hit_year_summary <- daten.redux2 %>%
     filter(Hit == "你的目标Hit") %>%
     group_by(Year) %>%
     summarize(total_n = sum(n))
   

   跑完这个代码，hit_year_summary就是按年份汇总好的结果，每一行对应一个年份和该年份的总出现次数。

需求二：可视化选择：直方图还是雨云图？ #

先给你理清楚这两个图的适用场景：

• 雨云图：主要用来展示多组数据的分布特征（比如同时看散点、箱线、密度曲线），但你的数据是每年只有一个总次数，没有多样本，用雨云图完全发挥不了它的优势，反而会显得多余。
• 直方图：适合看数值的分布情况，比如把年份分成几个区间，看不同区间内的次数分布，但这不是你要的"50年间的出现情况"——你要的是随时间变化的趋势。

所以更推荐用折线图（用ggplot2实现），能直观展示特定Hit在50年间的次数变化趋势，代码示例：

library(ggplot2)
ggplot(hit_year_summary, aes(x = Year, y = total_n)) +
  geom_line() +
  geom_point() + # 加上点更清晰
  labs(x = "年份", y = "总出现次数", title = "特定Hit的年度出现次数变化")

如果非要在你问的两个图里选，直方图勉强能用来展示不同年份区间的次数分布，但远不如折线图直观。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Denise Al-Rubaye-Jung