Как бы мне ни понравился ответ @JD Long, я положу ответ, который находится только в R / ggplot2.
Подход состоит в том, чтобы создать второй набор данных о событиях и использовать его для определения позиций.,Начиная с того, что имел @Angelo:
library(ggplot2)
data(presidential)
data(economics)
Извлеките данные о событии (президентские) и преобразуйте их.Вычислите baseline и offset как доли экономических данных, с которыми они будут нанесены.Установите нижнюю часть (ymin) до базовой линии.Это где сложная часть приходит.Нам нужно иметь возможность разбивать метки, если они расположены слишком близко друг к другу.Поэтому определите расстояние между соседними метками (предполагается, что события отсортированы).Если это меньше некоторого количества (я выбрал около 4 лет для этой шкалы данных), то обратите внимание, что этот ярлык должен быть выше.Но он должен быть выше, чем тот, что после него, поэтому используйте rle, чтобы получить длину TRUE (то есть должно быть больше) и вычислить вектор смещения, используя это (каждая строка TRUE должнаотсчет от его длины до 2, FALSE с просто смещением 1).Используйте это, чтобы определить вершину баров (ymax).
events <- presidential[-(1:3),]
baseline = min(economics$unemploy)
delta = 0.05 * diff(range(economics$unemploy))
events$ymin = baseline
events$timelapse = c(diff(events$start),Inf)
events$bump = events$timelapse < 4*370 # ~4 years
offsets <- rle(events$bump)
events$offset <- unlist(mapply(function(l,v) {if(v){(l:1)+1}else{rep(1,l)}}, l=offsets$lengths, v=offsets$values, USE.NAMES=FALSE))
events$ymax <- events$ymin + events$offset * delta
Соберите это вместе в сюжет:
ggplot() +
geom_line(mapping=aes(x=date, y=unemploy), data=economics , size=3, alpha=0.5) +
geom_segment(data = events, mapping=aes(x=start, y=ymin, xend=start, yend=ymax)) +
geom_point(data = events, mapping=aes(x=start,y=ymax), size=3) +
geom_text(data = events, mapping=aes(x=start, y=ymax, label=name), hjust=-0.1, vjust=0.1, size=6) +
scale_x_date("time") +
scale_y_continuous(name="unemployed \[1000's\]")
Выможет огранить, но это сложно с разными масштабами.Другой подход состоит в составлении двух графиков.Необходимо выполнить некоторые дополнительные действия, чтобы убедиться, что графики имеют одинаковый диапазон x, чтобы все метки помещались на нижнем графике, а также чтобы исключить ось x на верхнем графике.
xrange = range(c(economics$date, events$start))
p1 <- ggplot(data=economics, mapping=aes(x=date, y=unemploy)) +
geom_line(size=3, alpha=0.5) +
scale_x_date("", limits=xrange) +
scale_y_continuous(name="unemployed [1000's]") +
opts(axis.text.x = theme_blank(), axis.title.x = theme_blank())
ylims <- c(0, (max(events$offset)+1)*delta) + baseline
p2 <- ggplot(data = events, mapping=aes(x=start)) +
geom_segment(mapping=aes(y=ymin, xend=start, yend=ymax)) +
geom_point(mapping=aes(y=ymax), size=3) +
geom_text(mapping=aes(y=ymax, label=name), hjust=-0.1, vjust=0.1, size=6) +
scale_x_date("time", limits=xrange) +
scale_y_continuous("", breaks=NA, limits=ylims)
#install.packages("ggExtra", repos="http://R-Forge.R-project.org")
library(ggExtra)
align.plots(p1, p2, heights=c(3,1))
