R付きガントチャート
Rでガントチャートを生成するエレガントな方法がいくつかあります。
カンデラの使用
_library(candela)
data <- list(
list(name='Do this', level=1, start=0, end=5),
list(name='This part 1', level=2, start=0, end=3),
list(name='This part 2', level=2, start=3, end=5),
list(name='Then that', level=1, start=5, end=15),
list(name='That part 1', level=2, start=5, end=10),
list(name='That part 2', level=2, start=10, end=15))
candela('GanttChart',
data=data, label='name',
start='start', end='end', level='level',
width=700, height=200)
_
DiagrammeRの使用
_library(DiagrammeR)
mermaid("
gantt
dateFormat YYYY-MM-DD
title A Very Nice Gantt Diagram
section Basic Tasks
This is completed :done, first_1, 2014-01-06, 2014-01-08
This is active :active, first_2, 2014-01-09, 3d
Do this later : first_3, after first_2, 5d
Do this after that : first_4, after first_3, 5d
section Important Things
Completed, critical task :crit, done, import_1, 2014-01-06,24h
Also done, also critical :crit, done, import_2, after import_1, 2d
Doing this important task now :crit, active, import_3, after import_2, 3d
Next critical task :crit, import_4, after import_3, 5d
section The Extras
First extras :active, extras_1, after import_4, 3d
Second helping : extras_2, after extras_1, 20h
More of the extras : extras_3, after extras_1, 48h
")
_
この例を見つけて、DiagrammeRGitHub
データが_data.frame_に格納されている場合、適切な形式に変換することで、mermaid()に渡す文字列を作成できます。
以下を考慮してください。
_df <- data.frame(task = c("task1", "task2", "task3"),
status = c("done", "active", "crit"),
pos = c("first_1", "first_2", "first_3"),
start = c("2014-01-06", "2014-01-09", "after first_2"),
end = c("2014-01-08", "3d", "5d"))
# task status pos start end
#1 task1 done first_1 2014-01-06 2014-01-08
#2 task2 active first_2 2014-01-09 3d
#3 task3 crit first_3 after first_2 5d
_dplyrおよびtidyr（またはリソースを取り乱しているお気に入りのデータ）を使用：
_library(tidyr)
library(dplyr)
mermaid(
paste0(
# mermaid "header", each component separated with "\n" (line break)
"gantt", "\n",
"dateFormat YYYY-MM-DD", "\n",
"title A Very Nice Gantt Diagram", "\n",
# unite the first two columns (task & status) and separate them with ":"
# then, unite the other columns and separate them with ","
# this will create the required mermaid "body"
paste(df %>%
unite(i, task, status, sep = ":") %>%
unite(j, i, pos, start, end, sep = ",") %>%
.$j,
collapse = "\n"
), "\n"
)
)
_コメントで@GeorgeDontasが言及したように、x軸のラベルを 'w.01、w.02'ではなく日付に変更できる 小さなハック があります。
上記のマーメイドグラフをmに保存したと仮定して、次を実行します。
_m$x$config = list(ganttConfig = list(
axisFormatter = list(list(
"%b %d, %Y"
,htmlwidgets::JS(
'function(d){ return d.getDay() == 1 }'
)
))
))
_与えるもの：
timevisの使用
timevisから GitHub ：
timevisを使用すると、リッチで完全にインタラクティブなタイムラインビジュアライゼーションをRで作成できます。ビューア。
_library(timevis)
data <- data.frame(
id = 1:4,
content = c("Item one" , "Item two" ,"Ranged item", "Item four"),
start = c("2016-01-10", "2016-01-11", "2016-01-20", "2016-02-14 15:00:00"),
end = c(NA , NA, "2016-02-04", NA)
)
timevis(data)
_与えるもの：
plotlyを使用する
私はこれを偶然見つけました postplotlyを使用して別のメソッドを提供します。以下に例を示します。
_library(plotly)
df <- read.csv("https://cdn.rawgit.com/plotly/datasets/master/GanttChart-updated.csv",
stringsAsFactors = F)
df$Start <- as.Date(df$Start, format = "%m/%d/%Y")
client <- "Sample Client"
cols <- RColorBrewer::brewer.pal(length(unique(df$Resource)), name = "Set3")
df$color <- factor(df$Resource, labels = cols)
p <- plot_ly()
for(i in 1:(nrow(df) - 1)){
p <- add_trace(p,
x = c(df$Start[i], df$Start[i] + df$Duration[i]),
y = c(i, i),
mode = "lines",
line = list(color = df$color[i], width = 20),
showlegend = F,
hoverinfo = "text",
text = paste("Task: ", df$Task[i], "<br>",
"Duration: ", df$Duration[i], "days<br>",
"Resource: ", df$Resource[i]),
evaluate = T
)
}
p
_与えるもの：
その後、追加の情報や注釈を追加したり、フォントや色をカスタマイズしたりできます（詳細についてはブログ投稿を参照してください）
シンプルな ggplot2 ガントチャート。
最初に、いくつかのデータを作成します。
library(reshape2)
library(ggplot2)
tasks <- c("Review literature", "Mung data", "Stats analysis", "Write Report")
dfr <- data.frame(
name = factor(tasks, levels = tasks),
start.date = as.Date(c("2010-08-24", "2010-10-01", "2010-11-01", "2011-02-14")),
end.date = as.Date(c("2010-10-31", "2010-12-14", "2011-02-28", "2011-04-30")),
is.critical = c(TRUE, FALSE, FALSE, TRUE)
)
mdfr <- melt(dfr, measure.vars = c("start.date", "end.date"))
次に、プロットを描画します。
ggplot(mdfr, aes(value, name, colour = is.critical)) +
geom_line(size = 6) +
xlab(NULL) +
ylab(NULL)
package projmanr （2017年8月23日にCRANでリリースされたバージョン0.1.0）の使用を検討してください。
library(projmanr)
# Use raw example data
(data <- taskdata1)
taskdata1：
id name duration pred
1 1 T1 3
2 2 T2 4 1
3 3 T3 2 1
4 4 T4 5 2
5 5 T5 1 3
6 6 T6 2 3
7 7 T7 4 4,5
8 8 T8 3 6,7
ガントの準備を始めます。
# Create a gantt chart using the raw data
gantt(data)
# Create a second gantt chart using the processed data
res <- critical_path(data)
gantt(res)
# Use raw example data
data <- taskdata1
# Create a network diagram chart using the raw data
network_diagram(data)
# Create a second network diagram using the processed data
res <- critical_path(data)
network_diagram(res)
パッケージplanは、バーンダウンチャートとガントチャートの作成をサポートし、plot.gantt 関数。 このRグラフィカルマニュアルページを参照してください
PlotlyのR API GANTT CHARTSを使用してRで作成する方法も参照してください。PLOTLY を使用します。
これを試して：
install.packages("plotrix")
library(plotrix)
?gantt.chart
GoogleVisパッケージ でそれを行うことができます：
datTL <- data.frame(Position=c(rep("President", 3), rep("Vice", 3)),
Name=c("Washington", "Adams", "Jefferson",
"Adams", "Jefferson", "Burr"),
start=as.Date(x=rep(c("1789-03-29", "1797-02-03",
"1801-02-03"),2)),
end=as.Date(x=rep(c("1797-02-03", "1801-02-03",
"1809-02-03"),2)))
Timeline <- gvisTimeline(data=datTL,
rowlabel="Name",
barlabel="Position",
start="start",
end="end",
options=list(timeline="{groupByRowLabel:false}",
backgroundColor='#ffd',
height=350,
colors="['#cbb69d', '#603913', '#c69c6e']"))
plot(Timeline)
ソース： https://cran.r-project.org/web/packages/googleVis/vignettes/googleVis_examples.html
Richieの上記の例を使用して変更しました。手動で提供されたテキストアイテムではなく、モデルがCSVデータの取り込みにどのように変換できるかを示すように修正されたバージョン。
[〜＃〜] note [〜＃〜]：Richieの答えは、2つのパッケージ（reshapeおよび- ggplot2）上/下のコードが機能するために必要です。
rawschedule <- read.csv("sample.csv", header = TRUE) #modify the "sample.csv" to be the name of your file target. - Make sure you have headers of: Task, Start, Finish, Critical OR modify the below to reflect column count.
tasks <- c(t(rawschedule["Task"]))
dfr <- data.frame(
name = factor(tasks, levels = tasks),
start.date = c(rawschedule["Start"]),
end.date = c(rawschedule["Finish"]),
is.critical = c(rawschedule["Critical"]))
mdfr <- melt(dfr, measure.vars = c("Start", "Finish"))
#generates the plot
ggplot(mdfr, aes(as.Date(value, "%m/%d/%Y"), name, colour = Critical)) +
geom_line(size = 6) +
xlab("Duration") + ylab("Tasks") +
theme_bw()
投稿はこちら ggplotを使用してガントチャートのようなものを生成することについて書きました。あまり洗練されていませんが、いくつかのアイデアを与えるかもしれません。
私にとっては、Gvistimelineがこれを行うのに最適なツールでしたが、必要なオンライン接続は私にとっては役に立ちませんでした。したがって、vistime（@StevenBeaupréの答えに似ています）を使用するplotlyというパッケージを作成したため、ズームインなどができます。
https://github.com/shosaco/vistime
vistime：plotly.jsを使用して、インタラクティブなタイムラインまたはガントチャートを作成します。チャートはShinyアプリに含まれ、plotly_build（）を介して操作できます。
install.packages("vistime")
dat <- data.frame(Position=c(rep("President", 3), rep("Vice", 3)),
Name = c("Washington", "Adams", "Jefferson", "Adams", "Jefferson", "Burr"),
start = rep(c("1789-03-29", "1797-02-03", "1801-02-03"), 2),
end = rep(c("1797-02-03", "1801-02-03", "1809-02-03"), 2),
color = c('#cbb69d', '#603913', '#c69c6e'),
fontcolor = rep("white", 3))
vistime(dat, events="Position", groups="Name", title="Presidents of the USA")
ライブラリ PlotPrjNetworks は、プロジェクト管理に役立つネットワークツールを提供します。
library(PlotPrjNetworks)
project1=data.frame(
task=c("Market Research","Concept Development","Viability Test",
"Preliminary Design","Process Design","Prototyping","Market Testing","Final Design",
"Launching"),
start=c("2015-07-05","2015-07-05","2015-08-05","2015-10-05","2015-10-05","2016-02-18",
"2016-03-18","2016-05-18","2016-07-18"),
end=c("2015-08-05","2015-08-05","2015-10-05","2016-01-05","2016-02-18","2016-03-18",
"2016-05-18","2016-07-18","2016-09-18"))
project2=data.frame(
from=c(1,2,3,4,5,6,7,8),
to=c(2,3,4,5,6,7,8,9),
type=c("SS","FS","FS","SS","FS","FS","FS","FS"),
delay=c(7,7,7,8,10,10,10,10))
GanttChart(project1,project2)
タスクごとに複数のバーを使用してggplot-Answerを改善したいと思います。
最初にいくつかのデータを生成します（dfrPは他の回答のdata.frame、dfrRは実現日を含む他のdata.frame、mdfrは次のggplot（）ステートメントに適合するマージです）：
library(reshape2)
tasks <- c("Review literature", "Mung data", "Stats analysis", "Write Report")
dfrP <- data.frame(
name = factor(tasks, levels = tasks),
start.date = as.Date(c("2010-08-24", "2010-10-01", "2010-11-01", "2011-02-14")),
end.date = as.Date(c("2010-10-31", "2010-12-14", "2011-02-28", "2011-04-30")),
is.critical = c(TRUE, FALSE, FALSE, TRUE)
)
dfrR <- data.frame(
name = factor(tasks, levels = tasks),
start.date = as.Date(c("2010-08-22", "2010-10-10", "2010-11-01", NA)),
end.date = as.Date(c("2010-11-03", "2010-12-22", "2011-02-24", NA)),
is.critical = c(TRUE, FALSE, FALSE,TRUE)
)
mdfr <- merge(data.frame(type="Plan", melt(dfrP, measure.vars = c("start.date", "end.date"))),
data.frame(type="Real", melt(dfrR, measure.vars = c("start.date", "end.date"))), all=T)
次に、タスク名にファセットを使用してこのデータをプロットします。
library(ggplot2)
ggplot(mdfr, aes(x=value, y=type, color=is.critical))+
geom_line(size=6)+
facet_grid(name ~ .) +
scale_y_discrete(limits=c("Real", "Plan")) +
xlab(NULL) + ylab(NULL)
Is.critical-informationがなければ、Plan/Realを色として使用することもできます（これをお勧めします）が、他の回答のdata.frameを使用して比較しやすくしました。
この投稿をご覧ください。これはRとggplotを使用します。
https://dwh-businessintelligence.blogspot.nl/2016/05/what-if-for-project-management.html
Ggplotのgeom_segmentがすばらしいことがわかりました。以前のソリューションでは、データを使用していますが、溶かす必要はありません。
library(ggplot2)
tasks <- c("Review literature", "Mung data", "Stats analysis", "Write Report")
dfr <- data.frame(
name = factor(tasks, levels = tasks),
start.date = as.Date(c("2010-08-24", "2010-10-01", "2010-11-01", "2011-02-14")),
end.date = as.Date(c("2010-10-31", "2010-12-14", "2011-02-28", "2011-04-30")),
is.critical = c(TRUE, FALSE, FALSE, TRUE)
)
ggplot(dfr, aes(x =start.date, xend= end.date, y=name, yend = name, color=is.critical)) +
geom_segment(size = 6) +
xlab(NULL) + ylab(NULL)