从一个数据框创建多个图 - R

Question

我正在尝试创建一个工作流程，从网站收集信息（股票代码数据、30 种不同的代码、与单个代码相关的三种不同价格），清理数据（添加与信息日期相关的日期列已收集），将其推送到主文件 tsibble 数据框中，该数据框每天保存新的数据点，然后将各个图上的价格范围绘制在一个页面上。

下面一天的示例 df 被推送到主 df 以保存所有数据：

df <- data.frame(ticker = c("XLU", "XLK", "XLF", "XLE", "XLP"),
             buy_price = c(62.00, 68.00, 37.00, 55.00, 41.00),
             sale_price = c(64.00, 71.00, 42.00, 60.00, 45.00),
             close_price = c(63.00, 70.00, 38.00, 56.00, 43.00),
             date = c("April 29th, 2021", "April 29th, 2021", "April 29th, 2021", "April 29th, 2021", "April 29th, 2021"))

第二天的数据：

df2 <- data.frame(ticker = c("XLU", "XLK", "XLF", "XLE", "XLP"),
                 buy_price = c(63.00, 69.00, 38.00, 53.00, 44.00),
                 sale_price = c(66.00, 77.00, 47.00, 63.00, 48.00),
                 close_price = c(65.00, 74.00, 39.00, 55.00, 45.00),
                 date = c("April 30th, 2021", "April 30th, 2021", "April 30th, 2021", "April 30th, 2021", "April 30th, 2021"))

DF 主文件：rbind(df, df2)

       ticker buy_price sale_price close_price             date
1     XLU        62         64          63 April 29th, 2021
2     XLK        68         71          70 April 29th, 2021
3     XLF        37         42          38 April 29th, 2021
4     XLE        55         60          56 April 29th, 2021
5     XLP        41         45          43 April 29th, 2021
6     XLU        63         66          65 April 30th, 2021
7     XLK        69         77          74 April 30th, 2021
8     XLF        38         47          39 April 30th, 2021
9     XLE        53         63          55 April 30th, 2021
10    XLP        44         48          45 April 30th, 2021

我曾使用facet_wrap_paginate 按股票代码名称进行分面，并创建多个图表。但是，我无法很好地控制使用构面时需要的轴和单独的图，因此我必须使用一种方法来单独绘制每个代码并编译到相同的页面上。我使用了以下代码：

for(i in 1:4){
    rr_plot <- ggplot(rr_tsibble, aes(x = DATE, color = TREND)) +
    geom_point(aes(y = BUY.TRADE), size = 1.5) +
    geom_point(aes(y = SELL.TRADE), size = 1.5) +
    geom_point(aes(y = PREV.CLOSE), color = "black", size = 1, shape = 1) +
    ggforce::facet_wrap_paginate(~TICKER,
                                 nrow = 2,
                                 ncol = 4,
                                 scales = "free_y",
                                 page = i) +
    scale_y_continuous()
    print(rr_plot)

实现这一目标。原始数据帧有大约 30 个单独的代码，第二天将相同的 30 添加到 df 中，然后再添加 30 个。我尝试使用dplyr 到group_by 并进行绘图，尽管我没有达到预期的结果。我不认为使用ggplot2 手动创建 30 个图非常有效，必须有一个 for 循环可以只允许选择某些代码来绘制所有数据并使用 cowplot 和 extraGrid 来编译所有 30 个生成的图。任何关于如何实现这一点的帮助或想法都会很棒！谢谢！

Answer 1

在 4 天内用大约 30 个随机代码生成了一些随机数据：

r <- function() {abs(c(rnorm(29,50,2),100000)*rnorm(1,10,1))}
tickers = sapply(1:30, function(x) toupper(paste0(sample(letters, 3), collapse = "")))
df <- data.frame(ticker = tickers,
                 buy_price = r(),
                 sale_price = r(),
                 close_price = r(),
                 date = rep("April 29th, 2021",30))
df2 <- data.frame(ticker = tickers,
                  buy_price = r(),
                  sale_price = r(),
                  close_price = r(),
                  date = rep("April 30th, 2021",30))
df3 <- data.frame(ticker = tickers,
                  buy_price = r(),
                  sale_price = r(),
                  close_price = r(),
                  date = rep("May 1st, 2021",30))
df4 <- data.frame(ticker = tickers,
                  buy_price = r(),
                  sale_price = r(),
                  close_price = r(),
                  date = rep("May 2nd, 2021",30))
rr_tsibble <- rbind(df, df2, df3, df4)

将date 转换为日期格式：

rr_tsibble$date = as.Date(gsub("st|th|nd","",rr_tsibble$date), "%b %d, %Y")

添加addUnits()函数来格式化大数：

addUnits <- function(n) {
  labels <- ifelse(n < 1000, n,  # less than thousands
                   ifelse(n < 1e6, paste0(round(n/1e3,3), 'k'),  # in thousands
                          ifelse(n < 1e9, paste0(round(n/1e6,3), 'M'),  # in millions
                                 ifelse(n < 1e12, paste0(round(n/1e9), 'B'), # in billions
                                        ifelse(n < 1e15, paste0(round(n/1e12), 'T'), # in trillions
                                               'too big!'
                                        )))))}

制作地块列表：

plotlist <- list()
for (i in 1:ceiling(30/8))
{
  plotlist[[i]] <- ggplot(rr_tsibble, aes(x = date)) +
    geom_point(aes(y = buy_price), size = 1.5) +
    geom_point(aes(y = sale_price), size = 1.5) +
    geom_point(aes(y = close_price), color = "black", size = 1, shape = 1) +
    scale_y_continuous(breaks = pretty_breaks(), labels = addUnits) +
    ggforce::facet_wrap_paginate(~ticker,
                                 nrow = 2,
                                 ncol = 4,
                                 scales = "free_y",
                                 page = i)
}

总共有 4 个页面，每个页面存储为 plotlist 列表的一个元素。例如，最后一页是第 4 个元素，如下所示：

plotlist[[4]]