使用 ggplot 显示 SPEI:geom_area ends/starts 在符号变化时的不同位置
Displaying SPEI with ggplot: geom_area ends/starts at different positions when sign changes
这是一些数据
structure(list(Period = structure(c(2017.83333333333, 2017.91666666667,
2018, 2018.08333333333, 2018.16666666667, 2018.25, 2018.33333333333,
2018.41666666667, 2018.5, 2018.58333333333, 2018.66666666667,
2018.75, 2018.83333333333, 2018.91666666667, 2019, 2019.08333333333,
2019.16666666667, 2019.25, 2019.33333333333, 2019.41666666667,
2019.5), class = "yearmon"), neg = c(0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
-0.782066446199374, -1.33087717414387, -1.55401649141939, -1.9056578851487,
-2.19869230289699, -1.99579537718088, -2.03857957860623, -2.14184701726747,
-2.27461866979037, -2.39022691659445, -2.3732334198156, -1.83686080707261,
-1.86553025598681), pos = c(0.550567625206492, 0.699954781241267,
0.775518140437689, 0.647367030217637, 0.84562688020279, 0.923814518387379,
0.686796306801202, 0.131849327496122, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
0, 0, 0, 0, 0)), row.names = 960:980, class = "data.frame")
我想用 ggplot 绘制 SPEI 值,正如我在这里学到的那样:
library(ggplot2)
ggplot(test) +
geom_area(aes(x = Period, y = pos), fill = "blue", col = "black") +
geom_area(aes(x = Period, y = neg), fill = "red", col = "black") +
scale_y_continuous(limits = c(-2.25, 2.25),
breaks = -2:2) +
ylab("SPEI") + xlab("") +
theme_bw()
结果如下所示:
正如你所看到的,当符号从正变为负时,geom_area 并没有 end/start 在同一位置。有人知道如何解决这个问题吗?我考虑过使用 Date
而不是 yearmon
,但遇到了同样的问题。
这是门和 post 的问题:拐点处的每个 geom_area 都在 post 上开始和结束,因此重叠。他们应该从 post 之间的大门中间开始。
这个解决方案可能有点笨拙,但我认为它应该适用于从正面到负面的多个变化,反之亦然。
library(ggplot2)
library(tidyr)
library(tibble)
library(dplyr)
library(lubridate)
library(imputeTS)
确定数据何时从正变为负或反之
inflections <-
test %>%
mutate(inflect = case_when(lag(neg) == 0 & pos == 0 ~ TRUE,
lag(pos) == 0 & neg == 0 ~ TRUE,
TRUE ~ FALSE),
rowid = row_number() - 0.5) %>%
filter(inflect) %>%
select(-inflect) %>%
mutate(Period = NA_Date_,
pos = 0,
neg = 0)
插入一个新行来标记拐点,以允许包含中间时间,其中 pos
和 neg
都可以为零。
test1 <-
test %>%
rowid_to_column() %>%
bind_rows(inflections) %>%
arrange(rowid)
使用 imputeTS
.
中的函数估算数据从 pos
变为 neg
的时间
test1$Period <- na_interpolation(as.ts(test1$Period))
情节
ggplot(test1) +
geom_area(aes(x = Period, y = pos), fill = "blue", col = "black") +
geom_area(aes(x = Period, y = neg), fill = "red", col = "black") +
scale_y_continuous(limits = c(-2.25, 2.25),
breaks = -2:2) +
ylab("SPEI") + xlab("") +
theme_bw()
data
```
test <- structure(list(Period = structure(c(2017.83333333333, 2017.91666666667,
2018, 2018.08333333333, 2018.16666666667, 2018.25, 2018.33333333333,
2018.41666666667, 2018.5, 2018.58333333333, 2018.66666666667,
2018.75, 2018.83333333333, 2018.91666666667, 2019, 2019.08333333333,
2019.16666666667, 2019.25, 2019.33333333333, 2019.41666666667,
2019.5), class = "yearmon"), neg = c(0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
-0.782066446199374, -1.33087717414387, -1.55401649141939, -1.9056578851487,
-2.19869230289699, -1.99579537718088, -2.03857957860623, -2.14184701726747,
-2.27461866979037, -2.39022691659445, -2.3732334198156, -1.83686080707261,
-1.86553025598681), pos = c(0.550567625206492, 0.699954781241267,
0.775518140437689, 0.647367030217637, 0.84562688020279, 0.923814518387379,
0.686796306801202, 0.131849327496122, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
0, 0, 0, 0, 0)), row.names = 960:980, class = "data.frame")
```
<sup>Created on 2020-05-22 by the [reprex package](https://reprex.tidyverse.org) (v0.3.0)</sup>
这是一些数据
structure(list(Period = structure(c(2017.83333333333, 2017.91666666667,
2018, 2018.08333333333, 2018.16666666667, 2018.25, 2018.33333333333,
2018.41666666667, 2018.5, 2018.58333333333, 2018.66666666667,
2018.75, 2018.83333333333, 2018.91666666667, 2019, 2019.08333333333,
2019.16666666667, 2019.25, 2019.33333333333, 2019.41666666667,
2019.5), class = "yearmon"), neg = c(0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
-0.782066446199374, -1.33087717414387, -1.55401649141939, -1.9056578851487,
-2.19869230289699, -1.99579537718088, -2.03857957860623, -2.14184701726747,
-2.27461866979037, -2.39022691659445, -2.3732334198156, -1.83686080707261,
-1.86553025598681), pos = c(0.550567625206492, 0.699954781241267,
0.775518140437689, 0.647367030217637, 0.84562688020279, 0.923814518387379,
0.686796306801202, 0.131849327496122, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
0, 0, 0, 0, 0)), row.names = 960:980, class = "data.frame")
我想用 ggplot 绘制 SPEI 值,正如我在这里学到的那样:
library(ggplot2)
ggplot(test) +
geom_area(aes(x = Period, y = pos), fill = "blue", col = "black") +
geom_area(aes(x = Period, y = neg), fill = "red", col = "black") +
scale_y_continuous(limits = c(-2.25, 2.25),
breaks = -2:2) +
ylab("SPEI") + xlab("") +
theme_bw()
结果如下所示:
正如你所看到的,当符号从正变为负时,geom_area 并没有 end/start 在同一位置。有人知道如何解决这个问题吗?我考虑过使用 Date
而不是 yearmon
,但遇到了同样的问题。
这是门和 post 的问题:拐点处的每个 geom_area 都在 post 上开始和结束,因此重叠。他们应该从 post 之间的大门中间开始。
这个解决方案可能有点笨拙,但我认为它应该适用于从正面到负面的多个变化,反之亦然。
library(ggplot2)
library(tidyr)
library(tibble)
library(dplyr)
library(lubridate)
library(imputeTS)
确定数据何时从正变为负或反之
inflections <-
test %>%
mutate(inflect = case_when(lag(neg) == 0 & pos == 0 ~ TRUE,
lag(pos) == 0 & neg == 0 ~ TRUE,
TRUE ~ FALSE),
rowid = row_number() - 0.5) %>%
filter(inflect) %>%
select(-inflect) %>%
mutate(Period = NA_Date_,
pos = 0,
neg = 0)
插入一个新行来标记拐点,以允许包含中间时间,其中 pos
和 neg
都可以为零。
test1 <-
test %>%
rowid_to_column() %>%
bind_rows(inflections) %>%
arrange(rowid)
使用 imputeTS
.
pos
变为 neg
的时间
test1$Period <- na_interpolation(as.ts(test1$Period))
情节
ggplot(test1) +
geom_area(aes(x = Period, y = pos), fill = "blue", col = "black") +
geom_area(aes(x = Period, y = neg), fill = "red", col = "black") +
scale_y_continuous(limits = c(-2.25, 2.25),
breaks = -2:2) +
ylab("SPEI") + xlab("") +
theme_bw()
data
```
test <- structure(list(Period = structure(c(2017.83333333333, 2017.91666666667,
2018, 2018.08333333333, 2018.16666666667, 2018.25, 2018.33333333333,
2018.41666666667, 2018.5, 2018.58333333333, 2018.66666666667,
2018.75, 2018.83333333333, 2018.91666666667, 2019, 2019.08333333333,
2019.16666666667, 2019.25, 2019.33333333333, 2019.41666666667,
2019.5), class = "yearmon"), neg = c(0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
-0.782066446199374, -1.33087717414387, -1.55401649141939, -1.9056578851487,
-2.19869230289699, -1.99579537718088, -2.03857957860623, -2.14184701726747,
-2.27461866979037, -2.39022691659445, -2.3732334198156, -1.83686080707261,
-1.86553025598681), pos = c(0.550567625206492, 0.699954781241267,
0.775518140437689, 0.647367030217637, 0.84562688020279, 0.923814518387379,
0.686796306801202, 0.131849327496122, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
0, 0, 0, 0, 0)), row.names = 960:980, class = "data.frame")
```
<sup>Created on 2020-05-22 by the [reprex package](https://reprex.tidyverse.org) (v0.3.0)</sup>