R语言中处理YYYY-MM-DD H:M:S格式日期并按时间绘制推文主题图

完全有成熟可行的落地方案，整套流程完全适配你当前的时间字段格式和已完成分类的推文数据集，具体操作可以拆为三个环节推进：

第一步 数据预处理 #

• 先将管道符分隔的原始数据拆为两个独立字段：时间戳、主题分类ID
• 你使用的YYYY-MM-DD H:M:S是通用标准时间格式，不管用Python的Pandas、R的lubridate还是Excel/Power BI工具，都可以零额外配置直接将字符串格式的时间解析为可计算的标准日期类型，不需要专门做格式转义
• 按照你的分析目标选择对应的时间粒度做聚合统计：如果观察长期传播趋势，就按天/周/月为单位，统计每个时间窗口下不同主题的推文量；如果观察日内传播规律，就按小时聚合，统计全天不同时段的主题占比
• 注意必须提前按时间戳对全量数据做升序排序：你提供的样例数据时间顺序是错乱的（最新的2020-11月推文排在最上方，最早的2020-06月推文排在最下方），不排序直接绘图会出现X轴时间倒序的逻辑错误

第二步 匹配目标选可视化形式 #

• 要观察不同主题的长期热度涨跌节奏：选堆叠折线图/堆叠面积图，X轴设为聚合后的时间刻度，Y轴为对应时间窗口的推文数量，每一条折线/每一层面积对应一个分类主题，能直观展现不同主题随时间的崛起、消退、波动规律
• 要观察固定时间点的主题结构占比变化：选百分比堆叠柱状图，将X轴设为固定间隔的时间刻度，每个柱子的总高度归一为100%，可以清晰看到对应时间点不同主题的传播占比偏移
• 要观察长周期下的主题密度分布：选热力图，行维度设为不同主题，列维度设为时间刻度，单元格颜色深浅对应该时间窗口下的主题推文量，适合展示跨月/跨季度的主题传播密度

第三步 可读性优化 #

• 你样例中的主题是1、5、9这类纯数字ID，可以提前做一个ID与实际主题名称的映射表，替换图例行的数值ID，避免图面只有生硬的数字导致可读性下降
• 如果不同主题的推文量量级差距过大，可以对Y轴做对数转换，避免低量级主题的折线被高量级主题完全遮挡

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user11626803