我如何使用 stat_density 和时间序列（x 轴上的 Posixct）？

Question

基于这个例子：

#example from https://ggplot2.tidyverse.org/reference/geom_tile.html
cars <- ggplot(mtcars, aes(mpg,factor(cyl)))
cars + stat_density(aes(fill = after_stat(density)), geom = "raster", position = "identity")

我想创建一个图表，其中每小时垂直绘制我的数据集的密度。原始数据集很长。我还想将单个数据点和平均值显示为一条线。

这里是代码的简化基本版本：

#reproducable example for density plot
library(reshape2)
library(ggplot2)
library(scales)

startdate <- as.POSIXct("2020-01-01 01:00", tz="UTC")
enddate <- as.POSIXct("2020-01-01 05:00", tz="UTC")

#dataframe
df <- data.frame(x = seq.POSIXt(startdate, enddate, "hour"),
                 y1 = c(1,2,3,4,5),
                 y2 = c(2,4,6,8,10),
                 y3 = c(3,6,9,12,15))
df$mean <- rowMeans(df[,-1])
df_melt <- melt(df, id.vars = 1, measure.vars = c(2,3,4))

#plot
g1 <- ggplot(data = df_melt, aes(factor(x), value)) +
  stat_density(aes(fill = after_stat(ndensity)),
               geom = "raster", position = "identity", orientation = "y") +
  geom_point()
g1

这行得通，但原始数据集的小时数太多，以至于 x 轴的标记不太好。我还想确定标签的日期格式应该是什么样子以及绘图的限制。在使用 stat_density 之前，我曾经使用 scale_x_datetime 来做这件事。但是对于密度图，我必须使用 factor(x) 而不是原来的 x，即 PosixcT。所以下面的缩放会产生错误，因为 x 是一个因子而不是日期，显然：

#scale x datetime (does not work)
g1 <- g1 + scale_x_datetime(labels = date_format("%b/%d", tz="UTC"),
                   limits = c(startdate, enddate),
                   breaks = function(x)
                     seq.POSIXt(from = startdate, to = enddate, by = "2 days"),
                   date_minor_breaks = "12 hours",
                   expand = c(0,0))
g1

我设法 scale_x_discrete 但这使得很难确定标签格式和更大数据集的限制：

#scale x discrete
g1 <- g1 + scale_x_discrete(limits = c(as.character(df$x)),
                            breaks = as.character(df$x)[c(2,4)])
g1

因子的下一个问题是我无法将每小时的平均值添加为 geom_line，因为每个因子仅包含 1 个观察值。

#plot mean
g1 + geom_point(data = df, aes(factor(x), mean), col = "red")
g1 + geom_line(data = df, aes(factor(x), mean), col = "red")

那么，有没有一种方法可以生成具有每小时密度、过度绘制的点和过度绘制的平均线的所需图？我想尽可能舒适地编辑 x 标签和限制。也许有一种方法可以使用 x 而不是 factor(x)...

Answer 1

我认为解决方案可能就像删除 as.factor() 并在密度中设置一个显式组一样简单。以下是否适用于您的真实案例？

library(reshape2)
library(ggplot2)
library(scales)
#> Warning: package 'scales' was built under R version 4.0.3

startdate <- as.POSIXct("2020-01-01 01:00", tz="UTC")
enddate <- as.POSIXct("2020-01-01 05:00", tz="UTC")

#dataframe
df <- data.frame(x = seq.POSIXt(startdate, enddate, "hour"),
                 y1 = c(1,2,3,4,5),
                 y2 = c(2,4,6,8,10),
                 y3 = c(3,6,9,12,15))
df$mean <- rowMeans(df[,-1])
df_melt <- melt(df, id.vars = 1, measure.vars = c(2,3,4))

#plot
ggplot(data = df_melt, aes(x, value)) +
  stat_density(aes(fill = after_stat(ndensity),
                   group = x),
               geom = "raster", position = "identity", orientation = "y") +
  geom_point()

^{由 reprex package (v0.3.0)}

于 2021-01-29 创建

我如何使用 stat_density 和时间序列（x 轴上的 Posixct）？

How can I work with stat_density and a timeseries (Posixct on x axis)?

plot

r

ggplot2

posixct