如何在分解的时间序列图中自定义标题、轴标签等

Question

我相当熟悉通过编写自己的 x 轴标签或主标题来修改绘图的常用方法，但是在绘制时间序列分解的结果时，我无法自定义输出。

例如，

library(TTR)
t <- ts(co2, frequency=12, start=1, deltat=1/12)
td <- decompose(t)
plot(td)
plot(td, main="Title Doesn't Work") # gets you an error message

为您提供观察到的时间序列、趋势等的漂亮基本图。但是，使用我自己的数据（水面以下的深度变化），我希望能够切换 y 的方向轴（例如 ylim=c(40,0) 表示 'observed'，或 ylim=c(18,12) 表示 'trend'），将 'seasonal' 更改为 'tidal'，包括 x 轴的单位（'Time (days)')，并为该图提供更具描述性的标题。

我的印象是我正在做的那种时间序列分析是非常基本的，最终，我可能最好使用另一个包，也许有更好的图形控制，但我想使用 ts() 和decompose() 如果我现在可以的话（是的，蛋糕和消费）。假设这不会变得太可怕。

有没有办法做到这一点？

谢谢！皮特

Answer 1

您可以修改plot.decomposed.ts 函数（即在decomposed.ts 类（td 的类）的对象上运行plot 时调度的plot“方法”。

getAnywhere(plot.decomposed.ts)

function (x, ...) 
{
    xx <- x$x
    if (is.null(xx)) 
        xx <- with(x, if (type == "additive") 
            random + trend + seasonal
        else random * trend * seasonal)
    plot(cbind(observed = xx, trend = x$trend, seasonal = x$seasonal, random = x$random), 
         main = paste("Decomposition of", x$type, "time series"), ...)
}

请注意，在上面的代码中，该函数对标题进行了硬编码。所以让我们修改它，以便我们可以选择我们自己的标题：

my_plot.decomposed.ts = function(x, title="", ...) {
  xx <- x$x
  if (is.null(xx)) 
    xx <- with(x, if (type == "additive") 
      random + trend + seasonal
      else random * trend * seasonal)
  plot(cbind(observed = xx, trend = x$trend, seasonal = x$seasonal, random = x$random), 
       main=title, ...)
}

my_plot.decomposed.ts(td, "My Title")

这是情节的 ggplot 版本。 ggplot需要数据框，所以第一步是将分解后的时间序列变成数据框形式，然后绘制出来。

library(tidyverse) # Includes the packages ggplot2 and tidyr, which we use below

# Get the time values for the time series
Time = attributes(co2)[[1]]
Time = seq(Time[1],Time[2], length.out=(Time[2]-Time[1])*Time[3])

# Convert td to data frame
dat = cbind(Time, with(td, data.frame(Observed=x, Trend=trend, Seasonal=seasonal, Random=random)))

ggplot(gather(dat, component, value, -Time), aes(Time, value)) +
  facet_grid(component ~ ., scales="free_y") +
  geom_line() +
  theme_bw() +
  labs(y=expression(CO[2]~(ppm)), x="Year") +
  ggtitle(expression(Decomposed~CO[2]~Time~Series)) +
  theme(plot.title=element_text(hjust=0.5))