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Utilisation de geom_rect pour l'ombrage des séries temporelles dans R

J'essaie d'ombrer une certaine section d'un graphique de série chronologique (un peu comme l'ombrage de récession - de manière similaire au graphique en bas de cet article sur l'ombrage de récession dans Excel ). J'ai rassemblé un petit échantillon, peut-être maladroit, pour illustrer. Je crée d'abord une série chronologique, je la trace avec ggplot2, puis je veux utiliser geom_rect pour fournir l'ombrage. Mais je dois me tromper dans les arguments.

a<-rnorm(300)
a_ts<-ts(a, start=c(1910, 1), frequency=12)
a_time<-time(a_ts)
a_series<-ts.union(big=a_ts, month=a_time)
a_series_df<-as.data.frame(a_series)
ggplot(a_series)+
  geom_line(mapping=aes_string(x="month", y="big"))+
  geom_rect(
    fill="red",alpha=0.5, 
    mapping=aes_string(x="month", y="big"), 
    xmin=as.numeric(as.Date(c("1924-01-01"))),
    xmax=as.numeric(as.Date(c("1928-12-31"))),
    ymin=0,
    ymax=2
    )

Notez que j'ai également essayé ce qui n'a pas fonctionné non plus.

geom_rect(
        fill="red",alpha=0.5, 
        mapping=aes_string(x="month", y="big"), 
        aes(
           xmin=as.numeric(as.Date(c("1924-01-01"))),
           xmax=as.numeric(as.Date(c("1928-12-31"))),
           ymin=0,
           ymax=2)
        )

enter image description here

rdateggplot2time-series
20
toksing

Le code fonctionne bien, la conversion en date décimale est nécessaire pour xmin et xmax, voir ci-dessous, nécessite lubridate package.

library("lubridate")
library("ggplot2")

ggplot(a_series_df)+
  geom_line(mapping = aes_string(x = "month", y = "big")) +
  geom_rect(
    fill = "red", alpha = 0.5, 
    mapping = aes_string(x = "month", y = "big"), 
    xmin = decimal_date(as.Date(c("1924-01-01"))),
    xmax = decimal_date(as.Date(c("1928-12-31"))),
    ymin = 0,
    ymax = 2
  )

Version plus propre, l'ombrage tracé en premier afin que la couleur de la ligne ne change pas.

ggplot() +
  geom_rect(data = data.frame(xmin = decimal_date(as.Date(c("1924-01-01"))),
                              xmax = decimal_date(as.Date(c("1928-12-31"))),
                              ymin = -Inf,
                              ymax = Inf),
            aes(xmin = xmin, xmax = xmax, ymin = ymin, ymax = ymax),
            fill = "grey", alpha = 0.5) +
  geom_line(data = a_series_df,aes(month, big), colour = "blue") +
  theme_classic()

enter image description here

11
zx8754

C'est un peu plus facile en utilisant annotate et notez également que les limites du rectange peuvent être spécifiées comme indiqué:

ggplot(a_series_df, aes(month, big)) + 
    geom_line() +
    annotate("rect", fill = "red", alpha = 0.5, 
        xmin = 1924, xmax = 1928 + 11/12,
        ymin = -Inf, ymax = Inf) +
    xlab("time")

Cela fonctionnerait également:

library(Zoo)

z <- read.Zoo(a_series_df, index = 2)
autoplot(z) + 
    annotate("rect", fill = "red", alpha = 0.5, 
        xmin = 1924, xmax = 1928 + 11/12,
        ymin = -Inf, ymax = Inf) + 
    xlab("time") +
    ylab("big")

Soit on donne ceci:

enter image description here

13
G. Grothendieck

Utiliser geom_rect vous devez définir vos coordonnées rectangulaires à travers un data.frame:

shade = data.frame(x1=c(1918,1930), x2=c(1921,1932), y1=c(-3,-3), y2=c(4,4))

#    x1   x2 y1 y2
#1 1918 1921 -3  4
#2 1930 1932 -3  4

Ensuite, vous donnez à ggplot vos données et l'ombre data.frame:

ggplot() + 
  geom_line(aes(x=month, y=big), color='red',data=a_series_df)+
  geom_rect(data=shade, 
            mapping=aes(xmin=x1, xmax=x2, ymin=y1, ymax=y2), color='grey', alpha=0.2)

enter image description here

9
Colonel Beauvel

Vous pouvez le faire facilement avec geom_cycle () dans le package ggts.

0
simar
library(xts)
library(Zoo)
library(ggts)

Création d'un objet xts

data<-as.xts(x=runif(228,20,40),order.by = seq(as.Date("2000/01/01"), by = "month", length.out = 228))

Création d'un bloc de données de dates pour lesquelles vous souhaitez créer des nuances

date<-data.frame(as.Date("2008-01-01"),as.Date("2009-01-01"))

Créez maintenant un tracé avec une zone ombrée

plot_data<-ggts(data)+geom_cycle(date)
0
simar