R + ggplot: временные ряды с событиями

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

подход состоит в том, чтобы создать второй набор данных событий и использовать его для определения позиций. Начиная с того, что у @Angelo было:

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

извлеките данные события (президентские) и преобразуйте их. Вычислить baseline и offset в качестве фракций экономических данных он будет нанесен на график. Установите нижнюю часть (ymin) к базовой линии. Вот тут-то и начинается самое сложное. Мы нужно уметь смещения меток, если они находятся 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, что после него, так что используйте rle чтобы получить длину TRUE ' s (то есть должно быть выше) и вычислить вектор смещения, используя это (каждая строка TRUE должен отсчитывать от своего длина до 2, то FALSEs просто со смещением 1). Используйте это для определения верхней части 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

положить 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 могли бы грань, но это сложно с разных шкал. Другой подход заключается в составлении двух графиков. Есть некоторые дополнительные манипуляции, которые необходимо сделать, чтобы убедиться, что графики имеют одинаковый X-диапазон, чтобы все метки вписывались в нижний участок и устраняли ось x на верхнем участке.

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))