通过ggplot在R中绘图

我有不同组别组件的时间序列数据。带有各种时间戳的每个组ID（作为日期给出）具有低位和高位响应数据。我想通过facet（ggplot）为（1）Group ID和响应（即（2）Hyper和Hypo响应）绘制每个组的时间序列，以便通过响应的图像是另一个的顶部。任何帮助表示赞赏。通过ggplot在R中绘图

下面给出了一个演示数据集和我迄今为止所做的工作。

set.seed(1) 
tdat <- data.frame(Group = rep(paste0("GroupID-", c("A","B")), 
           each = 100), 
        Date = rep(seq(Sys.Date(), by = "1 day", length = 100), 2), 
        Fitted = c(cumsum(rnorm(100)), cumsum(rnorm(100))), 
        Signif = rep(NA, 200)) 
tdat <- transform(tdat, Hyper = Fitted + 1.5, Hypo = Fitted - 1.5) 
## select 1 region per Site as signif 
take <- sample(10:70, 2) 
take[2] <- take[2] + 100 
tdat$Signif[take[1]:(take[1]+25)] <- tdat$Fitted[take[1]:(take[1]+25)] 
tdat$Signif[take[2]:(take[2]+25)] <- tdat$Fitted[take[2]:(take[2]+25)]

和数据帧是这样的 -

> head(tdat) 
     Group  Date  Fitted Signif  Hyper  Hypo 
1 GroupID-A 2017-04-18 -0.6264538  NA 0.8735462 -2.1264538 
2 GroupID-A 2017-04-19 -0.4428105  NA 1.0571895 -1.9428105 
3 GroupID-A 2017-04-20 -1.2784391  NA 0.2215609 -2.7784391 
4 GroupID-A 2017-04-21 0.3168417  NA 1.8168417 -1.1831583 
5 GroupID-A 2017-04-22 0.6463495  NA 2.1463495 -0.8536505 
6 GroupID-A 2017-04-23 -0.1741189  NA 1.3258811 -1.6741189

时间序列被日期给出。

我绘制的数据如下。然而，我的真实数据有更多的组ID，我真的很想为每个组ID分配一张图片，将图片分解为Hyper和Hypo响应。

library(ggplot2) 
ggplot(tdat, aes(x = Date, y = Fitted, group = Group)) + 
    geom_line() + 
    geom_line(mapping = aes(y = Hyper), lty = "dashed") + 
    geom_line(mapping = aes(y = Hypo), lty = "dashed") + 
    geom_line(mapping = aes(y = Signif), lwd = 1.3, colour = "red") + 
    facet_wrap(~ Group)

再次，任何帮助表示赞赏。

感谢

来源

2017-04-18 user44552

所以在你的榜样的情节是不是你预期的输出？您是否尝试过'facet_grid（）'而不是？ – Jimbou

如何这样的事情，用geom_ribbon展现超和低价值：

tdat %>% 
ggplot(aes(Date, Fitted)) + 
    geom_line(lty = "dashed") + 
    geom_line(aes(y = Signif), lwd = 1.3, color = "red") + 
    geom_ribbon(aes(ymin = Hypo, ymax = Hyper, group = Group), alpha = 0.2) + 
    facet_grid(Group ~ .) + 
    theme_light()

结果：

来源

2017-04-18 11:13:37 neilfws

对不起，下面给出的图片有效。 – user44552

是的，它更好地回答你写的问题。至于哪个更好的可视化，那么你是法官:) – neilfws

如果将reshape与reshape2或tidyr数据或data.table并将宽转换为长：

library(reshape2) 
tdat2<-melt(tdat,id.vars = c("Group","Date","Signif","Fitted")) 

ggplot(tdat2, aes(x = Date, y = value, group = Group)) + 
geom_line() + 
geom_line(mapping = aes(y = Signif), lwd = 1.3, colour = "red") + 
facet_wrap(variable~ Group)

来源

2017-04-18 11:17:06

而不是使用'facet_wrap'我会使用'facet_grid（变量〜组）'。海事组织是更优雅和日历。 – Jimbou

我不想改变任何事情，只是给OP想要的东西。 OP使用'facet_wrap（〜Group）'。同意'facet_grid'可能更干净，'theme'可以改进。 –

这不是批评。只是一个额外的评论。 – Jimbou

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