ggplot2时间段比较

Question

我需要可视化并比较两个同样长的销售期的差异。 2018/2019 和 2019/2020。两个时期都从第 44 周开始，到次年的第 36 周结束。如果我创建一个图表，两个周期都是连续的并且排列整齐。如果我只使用周数，值会被排序为连续的，图表没有意义。你能想出一个解决办法吗？

谢谢

数据：

set.seed(1)
df1 <- data.frame(sells = runif(44),
                  week = c(44:52,1:35),
                  YW = yearweek(seq(as.Date("2018-11-01"), as.Date("2019-08-31"), by = "1 week")),
                  period = "18/19")

df2 <- data.frame(sells = runif(44),
                  week = c(44:52,1:35),
                  YW = yearweek(seq(as.Date("2019-11-01"), as.Date("2020-08-31"), by = "1 week")),
                  period = "19/20")

# Yearweek on x axis, when both period are separated

ggplot(df1, aes(YW, sells)) +
  geom_line(aes(color="Period 18/19")) + 
  geom_line(data=df2, aes(color="Period 19/20")) +
  labs(color="Legend text")

# week on x axis when weeks are like continuum and not splited by year
ggplot(df1, aes(week, sells)) +
  geom_line(aes(color="Period 18/19")) + 
  geom_line(data=df2, aes(color="Period 19/20")) +
  labs(color="Legend text")

Answer 1

试试这个。您可以将您的周变量格式化为一个因素并保持所需的顺序。代码如下：

library(ggplot2)
library(tsibble)
#Data
df1$week <- factor(df1$week,levels = unique(df1$week),ordered = T)
df2$week <- factor(df2$week,levels = unique(df2$week),ordered = T)
#Plot
ggplot(df1, aes(week, sells)) +
  geom_line(aes(color="Period 18/19",group=1)) + 
  geom_line(data=df2, aes(color="Period 19/20",group=1)) +
  labs(color="Legend text")

输出：

Answer 2

如果要将 x 轴保持为数字刻度，可以这样做：

ggplot(df1, aes((week + 9) %% 52, sells)) +
  geom_line(aes(color="Period 18/19")) + 
  geom_line(data=df2, aes(color="Period 19/20")) +
  scale_x_continuous(breaks = 1:52,
                     labels = function(x) ifelse(x == 9, 52, (x - 9) %% 52), 
                     name = "week") +
  labs(color="Legend text")

Answer 3

另一种选择是刻面。这需要将两个集合合二为一，同时保留数据源。 （无论如何，这通常是一种更好的处理方式。）

（我没有tstibble，所以我的YW只有seq(...)，没有yearweek。它应该翻译。）

ggplot(dplyr::bind_rows(tibble::lst(df1, df2), .id = "id"), aes(YW, sells)) +
  geom_line(aes(color = id)) +
  facet_wrap(id ~ ., scales = "free_x", ncol = 1)

也可以使用data.table::rbindlist(..., idcol="id") 或do.call(rbind, ...) 代替dplyr::bind_rows，尽管使用后者您需要在外部分配id。

还有一点需要注意：x 轴的默认格式会遮盖数据的“年份”。如果这是相关/重要的（并且在其他地方不明显），则使用 ggplot2 的正常机制来强制标签，例如，

... +
  scale_x_date(labels = function(z) format(z, "%Y-%m"))

虽然没有tibble::lst 可用，您不可能做到这一点，但您可以将其替换为list(df1=df1, df2=df2) 或类似名称。