R + ggplot: Временные ряды с событиями

Ответ 1

Насколько мне нравится @JD Длинный ответ, я поставлю тот, который находится только в R/ggplot2.

Подходом является создание второго набора данных событий и использование этого для определения позиций. Начиная с того, что @Angelo:

library(ggplot2)
data(presidential)
data(economics)

Вытащите данные о событиях (президентских) и преобразуйте их. Вычислить baseline и offset как доли экономических данных, с которыми он будет построен. Установите нижнюю (ymin) базовую линию. Вот тут и возникает сложная часть. Мы должны иметь возможность размещать метки, если они слишком близко друг к другу. Поэтому определите расстояние между соседними метками (предполагается, что события отсортированы). Если это меньше некоторой суммы (я выбрал около 4 лет для этой шкалы данных), то обратите внимание, что эта метка должна быть выше. Но он должен быть выше, чем тот, который после него, поэтому используйте rle, чтобы получить длину TRUE (то есть, должен быть выше) и вычислить вектор смещения, используя это (каждая строка TRUE должна отсчитывать вниз от его длины до 2, FALSE находятся только на расстоянии 1). Используйте это, чтобы определить верхнюю часть баров (ymax).

events <- presidential[-(1:3),]
baseline = min(economics$unemploy)
delta = 0.05 * diff(range(economics$unemploy))
events$ymin = baseline
events$timelapse = c(diff(events$start),Inf)
events$bump = events$timelapse < 4*370 # ~4 years
offsets <- rle(events$bump)
events$offset <- unlist(mapply(function(l,v) {if(v){(l:1)+1}else{rep(1,l)}}, l=offsets$lengths, v=offsets$values, USE.NAMES=FALSE))
events$ymax <- events$ymin + events$offset * delta

Вводя это вместе в сюжет:

ggplot() +
    geom_line(mapping=aes(x=date, y=unemploy), data=economics , size=3, alpha=0.5) +
    geom_segment(data = events, mapping=aes(x=start, y=ymin, xend=start, yend=ymax)) +
    geom_point(data = events, mapping=aes(x=start,y=ymax), size=3) +
    geom_text(data = events, mapping=aes(x=start, y=ymax, label=name), hjust=-0.1, vjust=0.1, size=6) +
    scale_x_date("time") +  
    scale_y_continuous(name="unemployed \[1000's\]")

Вы можете сделать грань, но это сложно с разной шкалой. Другой подход состоит в составлении двух графиков. Существует несколько дополнительных упражнений, которые нужно сделать, чтобы убедиться, что графики имеют один и тот же диапазон х, чтобы метки все соответствовали нижнему графику и чтобы исключить ось х в верхнем графике.

xrange = range(c(economics$date, events$start))

p1 <- ggplot(data=economics, mapping=aes(x=date, y=unemploy)) +
    geom_line(size=3, alpha=0.5) +
    scale_x_date("", limits=xrange) +  
    scale_y_continuous(name="unemployed [1000's]") +
    opts(axis.text.x = theme_blank(), axis.title.x = theme_blank())

ylims <- c(0, (max(events$offset)+1)*delta) + baseline
p2 <- ggplot(data = events, mapping=aes(x=start)) +
    geom_segment(mapping=aes(y=ymin, xend=start, yend=ymax)) +
    geom_point(mapping=aes(y=ymax), size=3) +
    geom_text(mapping=aes(y=ymax, label=name), hjust=-0.1, vjust=0.1, size=6) +
    scale_x_date("time", limits=xrange) +
    scale_y_continuous("", breaks=NA, limits=ylims)

#install.packages("ggExtra", repos="http://R-Forge.R-project.org")
library(ggExtra)

align.plots(p1, p2, heights=c(3,1))

Ответ 2

Теперь мне нравится ggplot так же, как и следующий парень, но если вы хотите составить диаграммы типа Google Finance, почему бы просто не сделать это с помощью API-интерфейсов Google?!? Вам это понравится:

install.packages("googleVis")
library(googleVis)

dates <- seq(as.Date("2011/1/1"), as.Date("2011/12/31"), "days")
happiness <- rnorm(365)^ 2
happiness[333:365] <- happiness[333:365]  * 3 + 20
Title <- NA
Annotation <- NA
df <- data.frame(dates, happiness, Title, Annotation)
df$Title[333] <- "Discovers Google Viz"
df$Annotation[333] <- "Google Viz API interface by Markus Gesmann causes acute increases in happiness."

### Everything above here is just for making up data ### 
## from here down is the actual graphics bits        ###
AnnoTimeLine  <- gvisAnnotatedTimeLine(df, datevar="dates",
                                       numvar="happiness", 
                                       titlevar="Title", annotationvar="Annotation",
                                       options=list(displayAnnotations=TRUE,
                                                    legendPosition='newRow',
                                                    width=600, height=300)
                                       )
# Display chart
plot(AnnoTimeLine) 
# Create Google Gadget
cat(createGoogleGadget(AnnoTimeLine), file="annotimeline.xml")

и он производит эту фантастическую диаграмму:

Ответ 3

Plotly - это простой способ сделать ggplots интерактивным. Чтобы отображать события, принуждайте их к факторам, которые могут отображаться как эстетические, как цвет.

Конечный результат - это график, на который вы можете перетащить курсор. На графиках отображаются данные, представляющие интерес:

Вот код для создания ggplot:

# load data    
data(presidential)
data(economics)

# events of interest
events <- presidential[-(1:3),]

# strip year from economics and events data frames
economics$year = as.numeric(format(economics$date, format = "%Y")) 

# use dplyr to summarise data by year
#install.packages("dplyr")
library(dplyr)
econonomics_mean <- economics %>% 
  group_by(year) %>% 
  summarise(mean_unemployment = mean(unemploy))

# add president terms to summarized data frame as a factor
president <- c(rep(NA,14), rep("Reagan", 8), rep("Bush", 4), rep("Clinton", 8), rep("Bush", 8), rep("Obama", 7))
econonomics_mean$president <- president

# create ggplot
p <- ggplot(data = econonomics_mean, aes(x = year, y = mean_unemployment)) +
  geom_point(aes(color = president)) +
  geom_line(alpha = 1/3)

Для преобразования ggplot в объект plotly требуется только одна строка кода.

# make it interactive!
#install.packages("plotly")
library(plotly)
ggplotly(p)