使用ggplot2可视化两点之间的差异

Question

我想用ggplot2中的一行/一条来显示两点之间的差异。

假设我们有一些关于收入和支出的数据作为时间序列。 我们不仅要想象它们，还想要平衡（=收入 - 支出）。 此外，我们想说明余额是正数（=盈余）还是负数（=赤字）。

我尝试了几种方法，但没有一种产生令人满意的结果。在这里，我们使用可重复的示例。

# Load libraries and create LONG data example data.frame
library(dplyr)
library(ggplot2)
library(tidyr)

df <- data.frame(year  = rep(2000:2009, times=3),
                 var   = rep(c("income","spending","balance"), each=10),
                 value = c(0:9, 9:0, rep(c("deficit","surplus"), each=5)))
df

1.使用LONG数据

不出所料，它不适用于LONG数据， 因为geom_linerange参数ymin和ymax无法正确指定。 ymin=value, ymax=value肯定是错误的方式（预期的行为）。 ymin=income, ymax=spending显然也是错误的（预期行为）。

df %>% 
ggplot() + 
  geom_point(aes(x=year, y=value, colour=var)) +
  geom_linerange(aes(x=year, ymin=value, ymax=value, colour=net))

#>Error in function_list[[i]](value) : could not find function "spread"

2.使用WIDE数据

我差点使用WIDE数据。 情节看起来不错，但缺少geom_point(s)的图例（预期行为）。 只需将show.legend = TRUE添加到两个geom_point即可解决问题，因为它会覆盖geom_linerange图例。此外，我宁愿将geom_point行代码合并为一行（参见1.Approach）。

df %>% 
  spread(var, value) %>% 
ggplot() + 
  geom_linerange(aes(x=year, ymin=spending, ymax=income, colour=balance)) +
  geom_point(aes(x=year, y=spending), colour="red", size=3) +
  geom_point(aes(x=year, y=income), colour="green", size=3) +
  ggtitle("income (green) - spending (red) = balance")

3.使用LONG和WIDE数据的方法

将1.Approach与2.Approach相结合，会产生另一个令人不满意的情节。图例不区分平衡和var（=预期行为）。

ggplot() + 
  geom_point(data=(df %>% filter(var=="income" | var=="spending")),
             aes(x=year, y=value, colour=var)) +
  geom_linerange(data=(df %>% spread(var, value)), 
                 aes(x=year, ymin=spending, ymax=income, colour=balance)) 

• 摆脱这种困境的任何（优雅）方式？
• 我应该使用其他geom代替geom_linerange吗？
• 我的数据格式是否正确？

Answer 1

尝试

ggplot(df[df$var != "balance", ]) + 
  geom_point(
    aes(x = year, y = value, fill = var), 
        size=3, pch = 21, colour = alpha("white", 0)) +
  geom_linerange(
    aes(x = year, ymin = income, ymax = spending, colour = balance), 
        data = spread(df, var, value)) +
  scale_fill_manual(values = c("green", "red"))

输出：

主要思想是我们对颜色使用两种不同类型的美学（fill用于点，适当的pch和colour用于颜色）以便我们获得每个单独的传说。