如何使用此数据集在R中创建随时间变化的散点图

> head(seattle_thefts)
# A tibble: 6 × 2
  report_date_time    offense            
  <dttm>              <chr>              
1 2020-02-04 13:54:37 Motor Vehicle Theft
2 2020-02-04 13:11:35 Motor Vehicle Theft
3 2020-02-04 09:46:13 Motor Vehicle Theft
4 2020-02-03 16:02:33 Motor Vehicle Theft
5 2020-02-03 15:49:24 Motor Vehicle Theft
6 2020-02-03 13:16:00 Motor Vehicle Theft

ggplot(seattle_thefts, aes(x = report_date_time, y = offense)) +
  geom_point()

seattle_thefts$offense <- mutate(seattle_thefts, offense = 1)

seattle_thefts %>% 
  group_by(month = floor_date(report_date_time, 'month')) %>% 
  summarize(sum_of_thefts = sum(offense))

seattle_thefts <- seattle_thefts %>% mutate( offense = 1)

seattle_thefts %>% 
  group_by(month = floor_date(report_date_time, 'month')) %>% 
  summarize(sum_of_thefts = sum(offense)) %>%
  ggplot(aes(month,sum_of_thefts ))+
  geom_point()

seattle_thefts %>% 
  group_by(month = floor_date(report_date_time, 'month')) %>% 
  summarize(sum_of_thefts =n()) %>%
  ggplot(aes(month,sum_of_thefts ))+
  geom_point()

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