如何更改连续日期轴的刻度标签？

Question

我的图形使用Issue.Date作为x轴。每个发行日期应该表示其各自年份的特定季度。例如，2016-03-31是2016年第一季度，2016-12-31是2016年第四季度。因此，我希望将这些Issue.Dates重新标记为“QX 20XX”。这个数据集会改变，所以我想动态地重新标记，而不是硬代码。

这是样本数据集，我有工作：

Issue.Date NumberofLoans Outstanding.Principal Actual.Loss  Amount Internal.Score Bad.Rate 
1 2016-03-31   198    355142.61 22652.04 894971.10    A 114.404242 
2 2016-06-30   351    864540.92 56865.36 1778844.16    A 162.009573 
3 2016-09-30   410   1341855.67 43443.02 1982258.88    A 105.958585 
4 2016-12-31   447   1773268.64 12830.79 2059398.33    A 28.704228 
5 2017-03-31   588   2500605.62  8096.68 2606753.91    A 13.769864 
6 2016-03-31   222    221366.61 33524.42 705043.74    B 151.010901 
7 2016-06-30   290    512027.61 51499.88 1091120.09    B 177.585793 
8 2016-09-30   366    897087.22 47512.03 1406191.21    B 129.814290 
9 2016-12-31   394   1236908.78  9345.20 1462646.78    B 23.718782 
10 2017-03-31   856   2745057.44  1339.81 2972873.39    B 1.565199 
11 2016-03-31   108    64708.88 21563.01 244001.02    C 199.657500 
12 2016-06-30   164    156459.74 36033.51 443153.61    C 219.716524 
13 2016-09-30   143    207445.31 24388.17 409115.01    C 170.546643 
14 2016-12-31   174    443051.98  1288.02 571596.79    C 7.402414 
15 2017-03-31   209    515509.21  0.00 568733.95    C 0.000000 
16 2016-03-31    7    10565.30  623.77 23359.92    D 89.110000 
17 2016-06-30    4    8748.47  4924.43 14400.06    D 1231.107500 
18 2016-09-30    3    10115.38  0.00 12237.75    D 0.000000 
19 2016-12-31    4    7053.01  0.00 11356.39    D 0.000000 
20 2017-03-31    9    19184.60  0.00 24762.99    D 0.000000 

使用此代码...

data = read.csv("C:/Users/Riley/OneDrive/Documents/KPI Report/example.csv") 
data$Issue.Date = as.Date(data$Issue.Date, "%m/%d/%Y") 
print(data) 


# build plot 1 (Loan Amount) 
p1 <- ggplot(data, aes(y=Amount, x=Issue.Date)) + 
    geom_point(color='red') + 
    scale_y_continuous(labels = scales::dollar) + 
    facet_wrap(~Internal.Score) + 
    theme_bw() %+replace% theme(panel.background = element_rect(fill = NA)) + 
    theme(panel.grid.major = element_blank(), panel.grid.minor = element_blank()) 

# build plot 2 (# of Loans) 
p2 <- ggplot(data, aes(y=NumberofLoans, x=Issue.Date)) + 
    geom_point(color='green') + facet_wrap(~Internal.Score) + theme_bw() %+replace% 
    theme(panel.background = element_rect(fill = NA)) + 
    theme(panel.grid.major = element_blank(), panel.grid.minor = element_blank()) 

# extract gtable 
g1 <- ggplot_gtable(ggplot_build(p1)) 
g2 <- ggplot_gtable(ggplot_build(p2)) 

# overlap panels of plots 
pp <- c(subset(g1$layout, grepl("panel",name), se = t:r)) 
g <- gtable_add_grob(g1, g2$grobs[grep("panel", g2$layout$name)], pp$t, pp$l, pp$b, pp$l) 

# axis tweaks 
ia <- which(grepl("axis_l", g2$layout$name) | grepl("axis-l", g2$layout$name)) 
ga <- g2$grobs[ia] 

axis_idx <- as.numeric(which(sapply(ga,function(x) !is.null(x$children$axis)))) 

for(i in 1:length(axis_idx)){ 
    ax <- ga[[axis_idx[i]]]$children$axis 
    ax$widths <- rev(ax$widths) 
    ax$grobs <- rev(ax$grobs) 
    ax$grobs[[1]]$x <- ax$grobs[[1]]$x - unit(1, "npc") + unit(0.15, "cm") 
    g <- gtable_add_cols(g, g2$widths[g2$layout[ia[axis_idx[i]], ]$l], length(g$widths) - 1) 
    g <- gtable_add_grob(g, ax, pp$t[axis_idx[i]], length(g$widths) - i, pp$b[axis_idx[i]]) 
} 

# Plot 
grid.newpage() 
grid.draw(g) 

我得到如下图：

Answer 1

使用从的as.yearqtr功能包，您可以将类的变量转换为yearqtr类。然后，您可以使用该软件包中的scale_x_yearqtr函数来缩放x轴。

我首先降低你的最小的可重复的例子了一下，然后发现的东西，为我工作：

data$Issue.Date <- zoo::as.yearqtr(as.Date(data$Issue.Date)) 

ggplot(data, aes(y=Amount, x=Issue.Date)) + 
    geom_point(color='red') + 
    scale_y_continuous(labels = scales::dollar) + 
    zoo::scale_x_yearqtr(format = "Q%q-%Y", expand = c(0, 0))+ 
    facet_wrap(~Internal.Score) + 
    theme_bw() %+replace% theme(panel.background = element_rect(fill = NA)) + 
    theme(panel.grid.major = element_blank(), panel.grid.minor = element_blank()) 

为了产生这种图：

在我的经验，zoo包呢不总是和ggplot2/tidyverse打好，所以我通常避免将它们组合起来。例如，如果我不在x轴的缩放函数中添加expand = c(0, 0)，则会为2015年的第4季添加刻度。如果您希望在x轴的两侧留出更多空间，则可以通过增加展开值并为您的x轴设置明确的限制。