用ggplot2在多个面板中划分长时间序列

Question

我有一个相当长的时间序列，我想在 ggplot 中绘制，但它足够长，即使使用页面的全宽也几乎无法阅读。

我想要做的是将绘图分成 2 个（或更多，在一般情况下）面板，一个在一个之上。

我可以手动完成，但不仅麻烦，而且很难让轴具有相同的比例。理想情况下，我想要这样的东西：

ggplot(data, aes(time, y)) + 
  geom_line() +
  facet_time(time, n = 2)

然后得到这样的东西：

（此图是使用facet_wrap(~(year(as.Date(time)) > 2000), ncol = 1, scales = "free_x") 制作的，它弄乱了x 轴比例，仅适用于2 个面板，不适用于geom_smooth()）

此外，理想情况下，它还可以正确处理汇总统计信息。例如，为geom_smooth() 使用正确的数据（因此 facetting 不会这样做，因为在每个 facet 的开头它不会使用前一个 facet 的最后一块中的数据）。

有没有办法做到这一点？

谢谢！

Answer 1

您可以通过存储绘图对象，然后将其打印两次来做到这一点。每次添加一个选项coord_cartesian：

orig_plot <- ggplot(data, aes(time, y)) + 
  geom_line() 

early <-  orig_plot + coord_cartesian(xlim = c(1982, 2000))
late  <-  orig_plot + coord_cartesian(xlim = c(2000, 2016))

这样可以确保两个图都使用所有数据。

要将它们绘制在同一页面上，请使用网格（我是从 ggplot2 书中得到的，它可能在某处以 pdf 格式出现）：

library(grid)
vp1 <- viewport(width = 1, height = .5, just = c("center", "bottom"))
vp2 <- viewport(width = 1, height = .5, just = c("center", "top"))
print(early, vp = vp1)
print(late, vp = vp2)

Answer 2

下面我创建了两个单独的图，一个用于 1982-1999 年，一个用于 1999-2016 年，然后使用 gridExtra 包中的 grid.arrange 对它们进行布局。水平轴在两个图中的比例相同。

我还使用loess 函数在ggplot 之外生成回归线，以便可以使用geom_line 添加它（您当然可以在这里使用任何回归函数，例如lm、gam、样条线、等等）。使用这种方法，可以在整个时间序列上运行回归，确保两个面板上的回归线的连续性，即使我们将时间序列分成两半进行绘图。

library(dplyr)      # For the chaining (%>%) operator
library(purrr)      # For the map function
library(gridExtra)  # For the grid.arrange function

从 ggplot 中提取图例的功能。我们将使用它在两个单独的图中获得一个图例。

# http://stackoverflow.com/questions/12539348/ggplot-separate-legend-and-plot
g_legend<-function(a.gplot){
  tmp <- ggplot_gtable(ggplot_build(a.gplot))
  leg <- which(sapply(tmp$grobs, function(x) x$name) == "guide-box")
  legend <- tmp$grobs[[leg]]
  legend
}

# Fake data
set.seed(255)
dat = data.frame(time=rep(seq(1982,2016,length.out=500),2),
                 value= c(arima.sim(list(ar=c(0.4, 0.05, 0.5)), n=500), 
                          arima.sim(list(ar=c(0.3, -0.3, 0.6)), n=500)),
                 group=rep(c("A","B"), each=500))

使用loess 生成更平滑的线：我们希望group 的每个级别都有一个单独的回归线，因此我们使用group_by 和来自dplyr 的链接运算符：

dat = dat %>% group_by(group) %>%
        mutate(smooth = predict(loess(value ~ time, span=0.1)))

创建一个包含两个绘图的列表，一个用于每个时间段：我们使用map为每个时间段创建单独的绘图，并返回一个包含两个绘图对象作为元素的列表（您也可以使用 base lapply for这个而不是map):

pl = map(list(c(1982,1999), c(1999,2016)), 
         ~ ggplot(dat %>% filter(time >= .x[1], time <= .x[2]), 
                  aes(colour=group)) +
             geom_line(aes(time, value), alpha=0.5) +
             geom_line(aes(time, smooth), size=1) + 
             scale_x_continuous(breaks=1982:2016, expand=c(0.01,0)) +
             scale_y_continuous(limits=range(dat$value)) +
             theme_bw() +
             labs(x="", y="", colour="") +
             theme(strip.background=element_blank(),
                   strip.text=element_blank(),
                   axis.title=element_blank()))


# Extract legend as a separate graphics object
leg = g_legend(pl[[1]])

最后，我们布置了两个图（去除图例后）加上提取的图例：

grid.arrange(arrangeGrob(grobs=map(pl, function(p) p + guides(colour=FALSE)), ncol=1),
             leg, ncol=2, widths=c(10,1), left="Value", bottom="Year")