日历热图

作者

[编辑] 王诗翔

[贡献] ZCode (GLM) — AI 生成，独立 AI 复核

修改于

2026-10-31

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日历热图把日历铺成格子——列 = 星期几，行 = 第几周，每个月一个分面（或全年一张大网格）——并把每日数值映射到格子颜色 [1]。它是对带有周节律与季节节律的数据（住院人次、急诊量、检验通量、任何想画在挂历上的计数器）的自然展示。这一版式让周内效应（纵向条纹）与季节漂移（跨分面）同时可见——在同类时间序列的折线图中二者都不可见。

本教程先用 ggplot2 手工构建版式（geom_tile + 月份分面），再展示 calendR 包的一行代码替代方案 [2]。Bizard 已有一篇 calendR 高亮薄教程（见 Calend Highlight）；本教程聚焦数据驱动的热图版本。

本教程涵盖三种工作流：

  1. 手工逐月日历热图（完全可控的版本）；
  2. calendR 一行代码全年热图；
  3. calendR 单月细节视图。

Example

CalendarHeatmap DEMO

Setup

  • 系统要求：跨平台（Linux/MacOS/Windows）

  • 编程语言：R

  • 依赖包：ggplot2；dplyr；lubridate；calendR

# 安装必要的包
if (!requireNamespace("calendR", quietly = TRUE)) {
  install.packages("calendR")
}

# 加载包
library(ggplot2)
library(dplyr)
library(lubridate)
library(calendR)
sessioninfo::session_info("attached")
─ Session info ───────────────────────────────────────────────────────────────
 setting  value
 version  R version 4.6.2 (2026-10-29)
 os       Ubuntu 24.04.5 LTS
 system   x86_64, linux-gnu
 ui       X11
 language (EN)
 collate  C.UTF-8
 ctype    C.UTF-8
 tz       UTC
 date     2026-10-31
 pandoc   3.1.3 @ /usr/bin/ (via rmarkdown)
 quarto   1.10.20 @ /usr/local/bin/quarto

─ Packages ───────────────────────────────────────────────────────────────────
 ! package   * version    date (UTC) lib source
 P calendR   * 1.2        2023-10-05 [?] RSPM
 P dplyr     * 1.2.1      2026-04-03 [?] RSPM
 P ggplot2   * 4.0.3.9000 2026-10-30 [?] Github (tidyverse/ggplot2@b638d65)
 P lubridate * 1.9.5      2026-02-04 [?] RSPM

 [1] /home/runner/.cache/R/renv/library/Bizard-5140bdc6/linux-ubuntu-noble/R-4.6/x86_64-pc-linux-gnu
 [2] /home/runner/work/_temp/Library
 [3] /opt/R/4.6.2/lib/R/library

 * ── Packages attached to the search path.
 P ── Loaded and on-disk path mismatch.

──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────

Data Preparation

我们模拟一整年的每日住院人次：冬季高峰（季节性正弦）、周末低谷、1 月下旬至 2 月的 3 周流感激增，以及日常噪声。手工版式需要三个派生列：星期几的编号（列）、该日在其月网格中的行号（（月内第几日 + 月首的星期偏移）/ 7 向上取整）、月份标签（分面）。

set.seed(251)

dates <- seq(as.Date("2025-01-01"), as.Date("2025-12-31"), by = "day")
base_adm <- 42 + 12 * sin(2 * pi * (yday(dates) - 15) / 365)  # 冬季高峰
weekend  <- ifelse(wday(dates) %in% c(1, 7), -8, 0)           # 周末低谷
flu      <- ifelse(dates >= as.Date("2025-01-20") &
                   dates <= as.Date("2025-02-10"), 18, 0)     # 流感激增

adm <- data.frame(date = dates,
                  admissions = pmax(5, round(base_adm + weekend + flu +
                                               rnorm(length(dates), 0, 5)))) |>
  mutate(wday_n    = wday(date, week_start = 1),
         dom       = day(date),
         month_n   = month(date),
         month_lab = month(date, label = TRUE, abbr = TRUE))

# 每月 1 号是星期几（以周一为首），平移使 1 号落在真实的列上
offsets <- sapply(1:12, function(m) wday(as.Date(sprintf("2025-%02d-01", m)),
                                         week_start = 1) - 1)
adm <- adm |>
  mutate(week_row = ceiling((dom + offsets[month_n]) / 7))

cat("Days:", nrow(adm), "| range:", min(adm$admissions), "-", max(adm$admissions), "\n")
Days: 365 | range: 18 - 70

Visualization

1. 手工逐月热图

wd_lab <- c("Mon", "Tue", "Wed", "Thu", "Fri", "Sat", "Sun")

ggplot(adm, aes(wday_n, week_row, fill = admissions)) +
  geom_tile(color = "white", linewidth = 0.6) +
  scale_x_continuous(breaks = 1:7, labels = wd_lab, expand = c(0, 0)) +
  scale_y_reverse(breaks = NULL, name = NULL) +
  scale_fill_gradient(low = "#F7FBFF", high = "#08306B", name = "Admissions") +
  facet_wrap(~month_lab, ncol = 4) +
  coord_fixed(ratio = 1) +
  labs(x = NULL, y = NULL,
       title = "Daily hospital admissions, 2025 (simulated)") +
  theme_bw(base_size = 10) +
  theme(strip.text = element_text(face = "bold"),
        panel.grid = element_blank(),
        axis.text.y = element_blank(), axis.ticks.y = element_blank())
图 1: 2025 年每日住院人次：周末列在每个分面中都明显更浅，冬季月份更深，2 月流感激增在第 1-3 周形成深色块。

所有月份共享同一行网格（只有 5 周的月份让第 6 行留空），这使各分面保持可比。coord_fixed(ratio = 1) 把格子摆成正方形；标签空间不足时可去掉。

2. calendR 一行代码全年热图

calendR(year = 2025,
        special.days = adm$admissions,   # 一年每天一个值
        gradient = TRUE,
        low.col = "#F7FBFF", special.col = "#08306B",
        legend.pos = "right",
        title = "Daily hospital admissions, 2025",
        start = "M")
图 2: calendR 画的同一年：把每日数值传给 special.days 并设 gradient = TRUE（一年每天一个值），日历自动画好。

3. 单月细节视图

calendR(year = 2025, month = 2,
        special.days = adm$admissions[adm$month_n == 2],
        gradient = TRUE,
        low.col = "#F7FBFF", special.col = "#08306B",
        legend.pos = "right",
        title = "February 2025 admissions")
图 3: 2 月细节：日期数字保持可读，同时渐变编码人次。
提示实践要点
  • 选择带明确锚点的顺序色标（浅 = 常态、深 = 繁忙）；发散色标适用于对目标的异常检测，而非原始计数。
  • 手工版式的 week_row = ceiling((dom + offset)/7) 保证 1 号落在真实的星期列——改用 isoweek() 计算行号会让月份之间互相串周。
  • calendR 的 gradient = TRUE 要求一年每天一个值且按日历顺序；请用 length(special.days) == ifelse(leap_year(year), 366, 365) 验证。
  • 已知事件（疫情、罢工、节假日）应直接标注，不要让读者去猜深色块。

Application

日历热图是卫生服务与运营仪表盘（急诊量、择期手术排程、床位占用）、数字健康参与面板和环境暴露时间序列的标准图表。下图模拟典型报告版式：(A) 手工十二月网格，(B) calendR 全年视图。

CalendarHeatmap Application

Reference

[1] Data-to-Viz. Calendar. https://www.data-to-viz.com/graph/calendar.html

[2] Soage González JC. calendR: create ready to print monthly and yearly calendars built with ggplot2. R package version 1.2. 2021. https://CRAN.R-project.org/package=calendR

[3] Grolemund G, Wickham H. Dates and times made easy with lubridate. J Stat Softw. 2011;40(3):1-25. doi:10.18637/jss.v040.i03