【发布时间】:2016-09-08 14:11:28
【问题描述】:
我使用 PerfomanceAnalytics 包中的函数 table.CalendarReturns 创建了这个数据框(行名是年份,列名是月份):
tabRet
>
gen feb mar apr may jun jul aug sep oct nov dec System
2004 0.0 3.5 2.9 2.0 1.1 -0.4 1.2 3.3 0.9 1.8 3.0 -0.6 20.1
2005 1.6 2.3 -1.2 4.0 0.0 1.6 -1.4 2.4 0.7 2.9 2.9 0.4 17.3
2006 0.8 2.7 0.3 1.4 6.2 -2.6 2.1 2.8 0.5 0.3 0.7 3.1 19.6
2007 1.3 0.1 1.4 0.1 1.6 -1.0 1.0 1.5 -0.7 1.0 1.3 -0.7 7.0
2008 1.4 -1.2 2.2 1.2 -0.3 -0.8 2.2 0.4 1.1 0.1 4.4 -1.3 9.7
2009 4.8 3.2 1.6 3.5 0.7 1.7 2.1 2.2 2.5 1.9 1.5 2.8 32.4
2010 3.5 0.5 0.4 1.3 1.8 3.8 3.7 3.0 1.1 1.2 3.9 3.4 31.2
2011 4.3 2.1 1.6 -0.8 3.9 1.5 4.0 5.4 2.3 2.9 0.2 1.5 33.0
2012 1.1 1.9 -0.1 2.3 1.0 3.6 1.5 0.7 0.0 1.5 1.2 0.5 16.3
2013 0.8 2.5 1.2 1.4 0.0 1.7 2.3 1.7 0.5 0.2 1.3 0.6 15.1
2014 0.1 0.7 0.3 -0.7 1.0 1.0 0.2 0.9 -0.7 2.3 1.4 1.4 8.2
2015 2.3 1.0 1.1 3.1 4.5 -0.7 -0.3 2.3 2.4 0.4 -1.3 1.0 16.7
2016 2.1 2.5 0.9 1.0 0.2 NA NA NA NA NA NA NA 7.0
我想为数字的颜色创建一个类似这样的图:ifelse(values< 0,'red','black')。
我尝试使用 plotrix 包中的 addtable2plot 函数,但结果不佳。 关于这个问题的任何提示?提前谢谢你们。
编辑: 我需要这样的东西,但红色的负数:
textplot(Hmisc::format.df(tabRet, na.blank=TRUE, numeric.dollar=FALSE, cdec=rep(1,dim(tabRet)[2])), rmar = 0.8, cmar = 1, max.cex=.9, halign = "center", valign = "center", row.valign="center", wrap.rownames=20, wrap.colnames=10, col.colnames="Darkblue",col.rownames="Darkblue", mar = c(0,0,4,0)+0.1) title(main="Calendar Monthly Returns",col.main="Darkblue", cex.main=1)
【问题讨论】:
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使用 ggplot(库:
ggplot2)。您可以创建一个变量c<-ifelse(values< 0,'a','b'),然后在ggplot 中的color=中使用该变量。请参阅此以进一步了解:zevross.com/blog/2014/08/04/… -
虽然如果你使用
ggplot,你肯定需要将你的月份改成长格式,见tidyr::gather或reshape2::melt。 -
这是否允许我以这种形式绘制此表?因为为了绘制该表,我尝试了: textplot(Hmisc::format.df(tabRet, na.blank=TRUE, numeric.dollar=FALSE, cdec=rep(1,dim(tabRet)[2])), rmar = 0.8 , cmar = 1, max.cex=.9, halign = "center", valign = "center", row.valign="center", wrap.rownames=20, wrap.colnames=10, col.colnames="Darkblue ",col.rownames="Darkblue", mar = c(0,0,4,0)+0.1) title(main="日历月报表",col.main="Darkblue", cex.main=1)
标签: r colors dataframe performanceanalytics