R

时间:2017-02-25 06:27:53

标签: r ggplot2

如果我使用ggplot在R中构建复杂图表时可能会问一个关于正确逻辑的抽象问题[由特定示例支持]。例如,我需要创建一个这样的图表:

我脑子里的逻辑步骤如下: 首先,我使用melt()函数将数据从宽格式转换为长格式 其次,我创建了一个ggplot()脚本,将data = , aes(x=date, y=value, colour = variable, shape = variable) , size = , stat = 'identity'添加到geom_line()geom_point()
第三,我添加scale_shape_manualscale_colour_manual来自定义我的图表和图例。

虽然我很确定它会给我一个理想的图表,但我很怀疑这个传说会以我需要的方式描绘出来。特别是,对同一图表的点和线都使用scale_colour_manual将导致图例中的重复记录:对于点和线。

下面是我的一个脚本,它生成了我需要的图表以及图例的问题:

p8_ch2_points_melt包含点数据, p8_ch2_line_melt包含行的数据。

p8.2_rest <- ggplot() + 
    geom_point(data = p8_ch2_points_melt, aes(x=date, y=value, colour = variable, shape= variable), size = 1, stat = 'identity') + 
  geom_line (data = p8_ch2_line_melt, aes(x=date, y=value, colour = variable), size = 1, stat = 'identity') +

scale_shape_manual (
  guide = "legend", 
  name = NULL,
  breaks= c('eff_int', 'int'), 
  labels= c('Эффективная ставка, % годовых (левая ось)', 'Стоимость суверенных займов, % годовых (левая ось)'),
  values = c(15,20))+

 scale_colour_manual (
  guide = "legend", 
  name = NULL,
  breaks= c('eff_int', 'int', 'debt_serv'), 
  labels= c('Эффективная ставка, % годовых (левая ось)', 'Стоимость суверенных займов, % годовых (левая ось)', 'Обслуживание долга, % от ВВП (левая ось)'),
  values = c('#4477AA', '#117733', '#332288'))

这里是它产生的图表:

enter image description here

以下是2个数据帧的dput():

dput(p8_ch2_points_melt)
structure(list(date = structure(c(2012, 2012.25, 2012.5, 2012.75, 
2013, 2013.25, 2013.5, 2013.75, 2014, 2014.25, 2014.5, 2014.75, 
2015, 2015.25, 2015.5, 2015.75, 2016, 2016.25, 2016.5, 2012, 
2012.25, 2012.5, 2012.75, 2013, 2013.25, 2013.5, 2013.75, 2014, 
2014.25, 2014.5, 2014.75, 2015, 2015.25, 2015.5, 2015.75, 2016, 
2016.25, 2016.5), class = "yearqtr"), variable = structure(c(1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L), .Label = c("eff_int", "int"), class = "factor"), 
    value = c(6.96419821086019, 7.14380786734124, 7.62285510953761, 
    8.38643647420047, 9.3298074353733, 9.39536175697088, 9.25562759246473, 
    9.01979842614537, 8.86956235820209, 8.71034537033914, 8.70483610509478, 
    8.86490412786529, 9.14046831486076, 9.25763491737298, 9.35166748435806, 
    9.61977735450941, 9.77846144170396, 9.79770969419896, 9.85126049926847, 
    10.7636292111401, 10.7026205049705, 9.83155682535731, 8.88716591127536, 
    7.27131536386736, 7.2219761501119, 9.51243063851385, 9.44429820351177, 
    8.41534119261688, 7.51079204000062, 6.82767573245953, 7.27469361353513, 
    15.2981698351549, 11.5648989165497, 9.18186633248605, 7.23361407952981, 
    7.09619633565995, 6.09043348368972, 5.33841979178199)), row.names = c(NA, 
-38L), .Names = c("date", "variable", "value"), class = "data.frame")

dput(p8_ch2_line_melt)
structure(list(date = structure(c(2012, 2012.25, 2012.5, 2012.75, 
2013, 2013.25, 2013.5, 2013.75, 2014, 2014.25, 2014.5, 2014.75, 
2015, 2015.25, 2015.5, 2015.75, 2016, 2016.25, 2016.5), class = "yearqtr"), 
    variable = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
    1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), .Label = "debt_serv", class = "factor"), 
    value = c(10.8960973867467, 12.607562113883, 10.7487398451497, 
    9.89070432209185, 10.4942585698635, 7.75787413463193, 7.79618335620887, 
    7.85681809145533, 8.47139147230582, 15.2587567726622, 14.4634263544327, 
    15.8101561314042, 14.5915615542354, 17.8477420726091, 14.0181468565348, 
    16.2598789624509, 14.3942661723461, 14.0541133390243, 13.434090770495
    )), row.names = c(NA, -19L), .Names = c("date", "variable", 
"value"), class = "data.frame")

所以,我在这个网站上有2个专家问题:  1.创建此图表时我做错了什么?  2.为了形成在ggplot中创建图表的正确逻辑,您建议阅读哪些文献?

谢谢。

1 个答案:

答案 0 :(得分:1)

尝试给予比例相同的中断和标签然后ggplot将它们合并(32是一个空白的形状)

ggplot(p8_ch2_line_melt, aes(as.numeric(date), value, color = variable, shape = variable)) + 
  geom_line(size = 1) +
  geom_point(data = p8_ch2_points_melt, size = 1) +
  scale_shape_manual(
    breaks= c('eff_int', 'int', 'debt_serv'),
    name = NULL,
    labels= c('Эффективная ставка, % годовых (левая ось)', 'Стоимость суверенных займов, % годовых (левая ось)', 'Обслуживание долга, % от ВВП (левая ось)'),
    values = c(32, 15, 14)) +
  scale_colour_manual (
    breaks= c('eff_int', 'int', 'debt_serv'), 
    name = NULL,
    labels= c('Эффективная ставка, % годовых (левая ось)', 'Стоимость суверенных займов, % годовых (левая ось)', 'Обслуживание долга, % от ВВП (левая ось)'),
    values = c('#4477AA', '#117733', '#332288'))