当我加载 ggfortify 时，Autoplot 函数的行为不同

Question

我想为各种预测模型绘制图表。

当我在加载 ggplot2 后使用自动绘图时，绘图显示如下：

autoplot(m_hw1_ff)

我还想为训练和测试数据添加拟合线。为此，我使用以下代码：

autoplot(m_hw1_ff) + 
  geom_line(aes(y=m_reg1_ff$fitted), col = "green") +
  geom_line(data=test_ts_data, aes(y=test_ts_data), col = "red")

上面的代码在刚加载ggplot2后运行，会报如下错误：

Error in order(data$PANEL, data$group, data$x) : 
  argument 3 is not a vector

在参考了这个问题的cmets和答案后，我也加载了ggfortify包。

forecast v7 & ggplot2 graphics adding fitted line to autoplot

此后代码运行良好，训练和测试数据的拟合线完美绘制。然而，之前为蓝色的阴影区域（Lo 80、Hi 80、Lo 95 和 Hi 95 的深色和浅色）已完全变为灰色，如下图所示：

我希望阴影区域显示为第一张图中的样子。

Answer 1

您的代码有几个问题。

第一个情节是使用绘制的

forecast:::autoplot.forecast

forecast 包 forecast 中的对象的 autplot 方法

当您加载 ggforitify 时，它会被以下内容掩盖：

ggfortify:::autoplot.forecast

这就是情节表现不同的原因。

我的建议是将预测对象转换为数据框并使用 ggplot 绘图。这将允许更高级别的定制。示例：

library(forecast)
library(ggfortify)

d.arima <- auto.arima(AirPassengers)
d.forecast <- forecast(d.arima,  h = 50)

创建用于绘图的数据框：

for_plot <- ggfortify:::fortify.forecast(d.forecast,
                                         ts.connect = TRUE)

你也可以这样做：

 for_plot <- fortify(d.forecast, 
                     ts.connect = TRUE)

加载ggfortify 后。

我只是按照上面写的，所以你会明白什么叫做。

for_plot 对象是一个数据框，不是 ggplot 喜欢的长格式。也不是对转换为 long 友好的格式，但它是易于管理的：

未转换为长格式的示例（ggplot 异端方式）：

ggplot(data = for_plot) +
  geom_line(aes(x= Index, y = Data, color = "raw")) +
  geom_line(aes(x= Index, y = Fitted, color = "fitted")) +
  geom_line(aes(x= Index, y = `Point Forecast`, color = "point forecast")) +
  geom_ribbon(aes(x= Index, ymin = `Lo 80`, ymax = `Hi 80`,  fill = "80"),  alpha = 0.2) +
  geom_ribbon(aes(x= Index, ymin = `Lo 95`, ymax = `Hi 95`,  fill = "95"),  alpha = 0.2) +
  scale_fill_manual("what", values = c("blue", "dodgerblue"))+
  scale_color_manual("why", values = c("blue", "red", "green"))

ggplot 方法包括将数据吐出到两个数据帧中，一个用于绘制功能区，另一个用于绘制线条，将每个数据转换为长格式，然后进行绘图。像这样的：

library(tidyverse)

for_plot_lines <- for_plot %>%
  gather(key, value, 2:4) %>%
  select(key, value, Index)

for_plot %>%
  filter(!is.na(`Point Forecast`)) %>%
  gather(Lo, ymin, c("Lo 80", "Lo 95")) %>%
  gather(Hi, ymax, c("Hi 80", "Hi 95")) -> for_plot_ribbon

ggplot(data = for_plot_lines) +
  geom_line(aes(x= Index, y = value, color = key)) +
  geom_ribbon(data = for_plot_ribbon,
              aes(x= Index, ymin = ymin, ymax = ymax, fill = Hi), alpha = 0.2)