用 ggplot2 可视化两点之间的差异答案

【问题标题】：Visualizing the difference between two points with ggplot2用 ggplot2 可视化两点之间的差异
【发布时间】：2016-10-28 15:39:55
【问题描述】：

我想在 ggplot2 中用一条线/条可视化两点之间的差异。

假设我们有一些关于收入和支出的时间序列数据。我们不仅要可视化它们，还要可视化余额（=收入 - 支出）。此外，我们想指出余额是正数（=盈余）还是负数（=赤字）。

我尝试了几种方法，但都没有产生令人满意的结果。这里我们举一个可重现的例子。

# 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 数据的方法

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 绝对是错误的方式（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.WIDE 数据方法

我几乎可以使用 WIDE 数据了。情节看起来不错，但缺少 geom_point(s) 的图例（预期行为）。简单地将show.legend = TRUE 添加到两个geom_point(s) 并不能解决问题，因为它会叠印geom_linerange 图例。此外，我宁愿将 geom_point 代码行合并为一个（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 结合会导致另一个不令人满意的情节。图例没有区分 balance 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))

有什么（优雅的）方法可以摆脱这种困境？
我应该用其他geom 代替geom_linerange吗？
我的数据格式是否正确？

【问题讨论】：

我不确定我是否理解图例应该是什么样子。
o“收入”o“支出”| “剩余” | “赤字”

标签： r plot ggplot2

【解决方案1】：

试试

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 用于线）以便我们为每种获得单独的图例。

【讨论】：