group by group使用虚拟变量

Question

我希望在R中创建一个代码，它的功能与以下代码完全相同：

CombData <- CombData %>%
  group_by(Date, ESG) %>%
  mutate(Ratings = n())

ggplot(data = CombData, aes(x=Date, y=Ratings, group=ESG, color=ESG)) + geom_line()

但我不想包含所有数据，我只想分别包含“大”、“中”或“小”组的数据。因此，我要么希望将大、中、小公司分为两类:评级公司和未评级公司，要么希望由小型未评级公司和未评级公司、中型未评级公司和大型未评级公司和未评级公司组成的3个图。

我当前的数据如下所示：

    ISIN            Date        Ticker  Price Close MarketCap   MarketSeg   Number of Firms Ratings ESG 
1   BSP951331318    31-01-2010  UIE     434         2232199578  Medium      26              120 Not Rated
2   BSP951331318    28-02-2010  UIE     440         2263059480  Medium      26              120 Not Rated
3   BSP951331318    31-03-2010  UIE     513         2638521621  Medium      27              120 Not Rated
4   BSP951331318    30-04-2010  UIE     512         2633378304  Medium      25              120 Not Rated
5   BSP951331318    31-05-2010  UIE     465         2391642405  Medium      24              120 Not Rated
6   BSP951331318    30-06-2010  UIE     481         2473935477  Medium      23              121 Not Rated
7   BSP951331318    31-07-2010  UIE     497         2556228549  Medium      23              121 Not Rated
8   BSP951331318    31-08-2010  UIE     438         2252772846  Medium      23              121 Not Rated
9   BSP951331318    30-09-2010  UIE     445         2288776065  Medium      23              121 Not Rated
10  BSP951331318    31-10-2010  UIE     486         2499652062  Medium      23              122 Not Rated

Answer 1

你的第二个建议的一个解决方案是：

CombData <- CombData %>%
  subset(MarketCap %in% c("Large", "Medium", "Small")) %>%
  group_by(Date, MarketCap, ESG) %>%
  summarise(Ratings = n())

ggplot(data = CombData, aes(x=Date, y=Ratings, group=ESG, color=ESG)) + 
  geom_line() +
  facet_wrap(~MarketCap)

至于第一种选择，它需要更多的细节。