如何在 ggplot2 中获得 geom_smooth 线的峰值和谷值？答案

【问题标题】：How can I get the peak and valleys of a geom_smooth line in ggplot2?如何在 ggplot2 中获得 geom_smooth 线的峰值和谷值？
【发布时间】：2020-09-18 22:46:22
【问题描述】：

我正在绘制一年中的一些数据，我需要获取曲线的峰谷，而不是从数据集中，然后确定哪个是那个日期。我该怎么做？

g <- ggplot(df, aes(x=date, y=ndvitrend)) + geom_point() + geom_smooth(method = "gam", se=FALSE) + theme_minimal() +
     scale_x_date(date_labels="%b %Y", date_breaks = "1 month") + 
     theme(plot.title = element_text(hjust = 0.5)) + theme(axis.line = element_line(color = 'black')) +
     theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, vjust = 1, hjust=1)) + 
     stat_peaks(span=NULL, color="red")

谢谢

【问题讨论】：

标签： r ggplot2

【解决方案1】：

如果我们有可重复的数据，回答这类问题会容易得多。但是，我将重新创建类似于您的数据集的内容：

set.seed(69)

df <- data.frame(date = seq(as.Date("2019-09-01"), 
                            as.Date("2020-09-01"), by = "3 days"),
                 ndvitrend = 0.3 * sin(seq(-2, 2 * pi - 2, length.out = 123)) +
                             rnorm(123, 0.5, 0.2))

现在让我们使用您的代码来绘制它：

library(ggpmisc)

g <- ggplot(df, aes(x = date, y = ndvitrend)) + 
      geom_point() + 
      geom_smooth(method = "gam", se = FALSE) + 
      stat_peaks(span = NULL, color = "red") +
      theme_minimal() +
      scale_x_date(date_labels = "%b %Y", date_breaks = "1 month") + 
      theme(plot.title  = element_text(hjust = 0.5),
            axis.line   = element_line(color = 'black'),
            axis.text.x = element_text(angle = 45, vjust = 1, hjust = 1))
g
#> `geom_smooth()` using formula 'y ~ s(x, bs = "cs")'

您会注意到控制台告诉我们用于创建平滑线的公式。因此，我们可以用它来回答您的问题。我们需要 mgcv 包中的 gam 函数：

library(mgcv)

df$days <- as.numeric(difftime(df$date, df$date[1], units = "day"))
model   <- gam(ndvitrend ~ s(days, bs = "cs"), data = df)
df$prediction <- predict(model)

所以现在我们已将来自该模型的预测存储到我们的数据框中。这应该会为我们提供与geom_smooth 相同的平滑曲线：

g + geom_line(aes(y = prediction), data = df, 
                   size = 3, linetype = 2, col = "red")
#> `geom_smooth()` using formula 'y ~ s(x, bs = "cs")'

这是正确的。现在我们需要做的就是找出我们预测的峰值在哪里：

g + geom_hline(yintercept = max(df$prediction), linetype = 2)
#> `geom_smooth()` using formula 'y ~ s(x, bs = "cs")'

所以我们可以看到我们在这个数据集中的平滑峰值是

max(df$prediction)
#> [1] 0.76714

它发生在：

df$date[which.max(df$prediction)]
#> [1] "2020-03-20"

^{由reprex package (v0.3.0) 于 2020 年 9 月 18 日创建}

【讨论】：