R散点图时间日期轴按时段划分排序及数据呈现优化问询

你的需求完全可以实现，核心逻辑是先对原始时间、日期字段做自定义分箱分组，再将分组后的字段映射到ggplot坐标轴即可，以下是具体实现步骤和代码示例：

先修正现有代码的语法问题 #

你当前的代码存在逻辑错误，把读取的数据集变量accident覆盖成了ggplot绘图对象，后续无法再做数据处理，先调整基础代码：

# 提前安装所需依赖包：tidyverse、lubridate
library(tidyverse)
library(lubridate)

# 读取原始数据
accident <- read.csv("accidents.csv", header = TRUE)

实现方案1：将同时段数据聚合到分类轴显示 #

如果需要把属于同一时段的所有点都归到同一个坐标轴分类下，可先对原始字段做分箱处理：

第一步：自定义时间字段分箱 #

accident <- accident %>%
  # 先把Time列转成时分秒格式，可根据原始数据格式调整解析参数
  mutate(Time = hms::as_hms(Time),
         # 按需求自定义时段分组，规则可自行修改
         time_group = case_when(
           # 12:00-19:59、21:00-23:59划为同一时段
           (Time >= hms("12:00:00") & Time <= hms("19:59:59")) | (Time >= hms("21:00:00") & Time <= hms("23:59:59")) ~ "目标时段",
           # 20:00-20:59单独归为一个时段
           Time >= hms("20:00:00") & Time <= hms("20:59:59") ~ "晚间过渡时段",
           # 剩余0:00-11:59归为早间时段
           TRUE ~ "早间时段"
         ),
         # 调整因子顺序，控制坐标轴的显示顺序
         time_group = factor(time_group, levels = c("早间时段", "目标时段", "晚间过渡时段")))

第二步：自定义日期字段分箱 #

和时间字段逻辑一致，以下是按工作日/休息日分组的示例，可自行调整为按周、旬、自定义日期区间等规则：

accident <- accident %>%
  # 先把Date列转成日期格式，可根据原始数据格式调整解析参数
  mutate(Date = ymd(Date),
         date_group = case_when(
           wday(Date, week_start = 1) <=5 ~ "工作日",
           TRUE ~ "休息日"
         ),
         # 调整因子顺序控制y轴显示顺序
         date_group = factor(date_group, levels = c("工作日", "休息日")))

第三步：绘制分组后的散点图 #

ggplot(data=accident)+
  geom_point(mapping=aes(x=time_group, y=date_group), alpha=0.5)

实现方案2：保留连续轴刻度，仅自定义分组标签 #

如果不需要聚合同时段的点，只是要在连续的时间/日期轴上标注分组区间，不需要修改原始数据，直接调整坐标轴参数即可：

ggplot(data=accident)+
  geom_point(mapping=aes(x=Time, y=Date), alpha=0.5)+
  # 自定义x轴时间分组标签
  scale_x_time(breaks = c(hms("00:00:00"), hms("12:00:00"), hms("20:00:00"), hms("21:00:00")),
               labels = c("0:00-11:59", "12:00-19:59", "20:00-20:59", "21:00-23:59"))

原代码生成的散点图参考 #

注意：如果你的原始时间、日期存储格式和示例不符，需要调整ymd、hms对应的日期时间解析参数

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user17160030