使用face_wrap的多个时间序列

Question

我正在做一个时间序列项目。我想将“ y”数据与“ y_hat”进行比较。我所说的“ y”是我的数据集中的数据，而“ y_hat”是我的算法所预测的。

我尝试使用facet_wrap，不幸的是，如您在图像上看到的那样，它按类别绘制了一个时间序列：

nb_of_algorithm <- 6
gather_df <- df_all %>% gather(key="Algorithm", "values", 2:nb_of_algorithm)

ggplot(gather_df, aes(x = ds, y = values)) +
        geom_line(aes(color = Algorithm)) +
        scale_color_brewer(palette="Dark2") +
        facet_wrap(~ Algorithm)

然后添加一个数据框外观示例

            ds     Algorithm    values
1   2018-10-19             y  8115.000
2   2018-10-20             y  8730.000
3   2018-10-21             y  7155.000
4   2018-10-22             y   570.000
164 2018-10-19 y_hat_xgboost  3458.394
165 2018-10-20 y_hat_xgboost  6424.176
166 2018-10-21 y_hat_xgboost  3416.893
167 2018-10-22 y_hat_xgboost 12041.853
168 2018-10-23 y_hat_xgboost  9801.245
169 2018-10-24 y_hat_xgboost 11081.888
327 2018-10-19  y_hat_nnetar  7188.586
328 2018-10-20  y_hat_nnetar  6606.201
329 2018-10-21  y_hat_nnetar 10488.071
330 2018-10-22  y_hat_nnetar 17417.546
331 2018-10-23  y_hat_nnetar 14230.000

预期结果将与上述相同，并在同一图上显示：
*“ y”和“ y_hat_xgboost”
*“ y”和“ y_hat_nnetar”
*等等...

所以我可以将它们与真实数据进行比较

感谢您的帮助

Answer 1

本质上，我们需要两件事：1）不要为y设置单独的类别，2）在其余每个类别中添加y的额外层。因此，

ggplot(gather_df %>% filter(Algorithm != "y"), aes(x = ds, y = values)) +
  geom_line(aes(color = Algorithm)) +
  scale_color_brewer(palette = "Dark2") +
  facet_wrap(~ Algorithm) + 
  geom_line(data = gather_df %>% filter(Algorithm == "y") %>% select(-Algorithm))

我们实现了这一点，其中gather_df %>% filter(Algorithm != "y")执行第1）部分，最后一行执行2）。

如果希望y的曲线出现在图例中，也可以在最后一行添加aes(color = "y")。这给出了

Answer 2

如果在每个面板上都希望“ y”，则不想收集它。试试这个：

nb_of_algorithm <- 6
gather_df <- df_all %>% 
    gather(key="Algorithm", "values", 2:nb_of_algorithm, -y)

ggplot(gather_df, aes(x = ds, y = values)) +
    geom_line(aes(color = Algorithm)) +
    geom_line(aes(y = y), colour = "black") +
    scale_color_brewer(palette="Dark2") +
    facet_wrap(~ Algorithm)

我没有数据，所以我无法尝试，但是我希望它至少可以使您朝着正确的方向前进。