На самом деле, это далеко не «тот же код и та же структура»!
1: ggplot2 работает послойно
Прежде всего, помните, что ggplot работает послойно. Если вы укажете сначала geom rect, а затем geom_line, он не будет таким же, как geom_line first и geom_rect.
Это приведет к рисованию geom_line перед geom_rect:
ggplot(fed_d) +
geom_rect(data = fed,
aes(xmin = start,
xmax = end,
ymin = -Inf,
ymax = Inf,
fill = pd)) +
geom_line(aes(x = date,
y = rate/100,
linetype = "solid"),
size = 1.1)
Это приведет к тому, что geom_line будет нарисован позади geom_rect:
ggplot(fed_d) +
geom_line(aes(x = date,
y = rate/100,
linetype = "solid"),
size = 1.1) +
geom_rect(data = fed,
aes(xmin = start,
xmax = end,
ymin = -Inf,
ymax = Inf,
fill = pd))
2: geom_rect (alpha) контролирует прозрачность фона
Затем, если я хорошо понимаю, вы хотели бы иметь «светлый» фон, как в Рис.1 . Это указывается аргументом "alpha = 0.4" , переданным в geom_rect. Вы должны записать это снова в рис.2 .
3: обратите внимание на структуру ваших данных
Наконец, что касается «белых линий» в Рис.2 : это только из-за строения ваших тубов. В Рис.1 вы не можете видеть пустое пространство между вашими прямоугольниками, потому что диапазон шире (с 1982 по 2020 год), чем в Рис.2 (с 2018 по 2020). Даже если эти пробелы существуют, один день будет намного тоньше на Рис.1 , чем на Рис.2 .
==> Чтобы решить эту проблему, я просто меняю xstart, заставляя его начинаться с той же даты, что и предыдущий xend, чтобы они перекрывались.
Бонус: иметь аккуратный data_frame
В вашем piie_china вместо одного столбца ставок для Китая и одного для нас, объедините их в один и создайте новый столбец, в котором вы указываете страну. Это позволяет вам использовать этот новый столбец для разделения вашей страны с типом линии в той же geom_line. Это намного яснее :)
Вот мой код:
(мне пришлось случайным образом сгенерировать ваши fed_d и d_tar, в следующий раз подумайте о том, чтобы предоставить воспроизводимый пример с помощью предоставляя эти таблицы и некоторые фиктивные таблицы)
#############
### Fig.1 ###
#############
fed <- tibble(
start = c(ymd("1982-09-27"),ymd("1987-08-11"),ymd("2006-02-01"),
ymd("2014-02-04"),ymd("2018-02-04")),
end = c(ymd("1987-08-10"),ymd("2006-01-31"),ymd("2014-02-03"),
ymd("2018-02-03"),ymd("2020-05-12")),
pd = c("Paul Volker","Alan Greenspan","Ben Bernanke",
"Janet Yellen","Jerome Powell")
)
### Randomly generate dates and rate
set.seed(1984)
date = sample(seq(as.Date('1982-09-27'), as.Date('2020-05-12'), by = "month"), 50, replace = TRUE)
rate = sample(seq(25,75,by = 1),50,replace = TRUE)
### Store them in tibble
fed_d = tibble(date = date,
rate = rate)
### Draw plot
ggplot(fed_d) +
geom_rect(data = fed,
aes(xmin = start, xmax = end,
ymin = -Inf,ymax = Inf,
fill = pd),
alpha = 0.4) + # outsite aes() because it is not supposed to change
geom_line(aes(x = date,y = rate/100, linetype = "solid"),
size = 1.1) +
scale_y_continuous(limits = c(0,1))
#############
### Fig.2 ###
#############
piie_china <- tibble(
xstart = c(as.Date("2018-01-01"),as.Date("2018-04-01"),as.Date("2018-04-30"),
as.Date("2018-07-01"),as.Date("2018-07-06"),as.Date("2018-08-23"),
as.Date("2018-09-24"),as.Date("2018-11-01"),as.Date("2019-01-01"),
as.Date("2019-06-01"),as.Date("2019-07-01"),as.Date("2019-09-01"),
as.Date("2019-09-17"),as.Date("2019-12-26"),as.Date("2020-02-14")),
xend = c(as.Date("2018-04-01"),as.Date("2018-04-30"),as.Date("2018-07-01"),
as.Date("2018-07-06"),as.Date("2018-08-23"),as.Date("2018-09-24"),
as.Date("2018-11-01"),as.Date("2019-01-01"),as.Date("2019-06-01"),
as.Date("2019-07-01"),as.Date("2019-09-01"),as.Date("2019-09-17"),
as.Date("2019-12-26"),as.Date("2020-02-14"),as.Date("2020-04-30")),
pd_china = c("CA","CB","CC","CD","CE","CF","CG",
"CH","CI","CJ","CK","CL","CM","CN","CO")
)
### Randomly generate dates and rate
set.seed(1984)
date = sample(seq(as.Date('2018-01-01'), as.Date('2020-04-30'), by = "month"), 50, replace = TRUE)
rate = sample(seq(25,75,by = 1),50,replace = TRUE)
d_tar = tibble(date = date,
rate = rate,
country = rep(c("china","us"), 25)) # Create a new column with country
ggplot() +
geom_rect(data = piie_china,
aes(xmin = xstart,
xmax = xend,
ymin = -Inf,
ymax = Inf,
fill = pd_china),
alpha = 0.4) + # outsite aes() because it is not supposed to change
geom_line(data = d_tar,
aes(x = date, y = rate, linetype = country),
size = 1) + # outsite aes() because it is not supposed to change
scale_y_continuous(limits = c(0,100))
