Построение недостающих значений в ggplot2 с отдельным типом линии - PullRequest
1 голос
/ 26 июня 2019

Я создаю линейный график, используя ggplot2, но у меня отсутствуют данные, которые обозначены NaN.Мой линейный график в настоящее время не добавляет никаких линий между пропущенными значениями.Однако я хочу связать отсутствующие данные пунктирной линией, в то время как все известные данные связаны сплошной линией.

Вот мой код для текущего графика с небольшим подмножеством моего фрейма данных и изображением графика ниже.

#make ggplots for all data sets  

Q4_plot <- ggplot(data = Q4, mapping = aes(x = Year, y = Q4)) +
  geom_line() +
  geom_point() +
  labs(title = "Quarter 4 Anamolies of C. finmarchicus Population") +
  ylab("Anamoly") +
  scale_y_discrete(lim = c(-1.5, -1.0, -0.5, 0.0, 0.5, 1.0, 1.5)) 

#subset of data frame

> dput(Q4)
structure(list(Year = c(1980, 1981, 1982, 1983, 1984, 1985, 1986, 
1987, 1988, 1989, 1990, 1991, 1992, 1993, 1994, 1995, 1996, 1997, 
1998, 1999, 2000, 2001, 2002, 2003, 2004, 2005, 2006, 2007, 2008, 
2009, 2010, 2011, 2012, 2013, 2014, 2015, 2016, 2017), Q4 = c(-0.2902210281654, 
-0.4349222339894, 0.6085474376776, 0.8492088796228, 0.5017554154123, 
0.4848742371842, 0.483138540113, 1.134146387603, 1.095609559681, 
0.8630386289353, 0.1163274274306, -0.3398165357991, -0.1474840957078, 
-1.344090916262, 0.3518846850911, -0.03353853195848, -0.07481708144361, 
0.2717396470301, -1.43888104698, -0.4838212547847, -0.8460008644647, 
1.061274634085, 0.1433575405896, 0.6949323748611, 0.4219329126636, 
-0.1924723455514, -0.2699464637352, NaN, 0.4931694954279, 0.7079867355531, 
-0.243929992349, 0.9881050229247, -0.2275292445512, NaN, 0.3237764596434, 
-0.3144133941847, 0.6111879054247, NaN)), row.names = c(NA, -38L
), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"))

Вот так выглядит мой график, и я хочу добавить пунктирную линию в области, где сплошная линия не разделена.

enter image description here

Прошу прощения, если это плохо задано или сформулировано, я новый пользователь R.

Ответы [ 2 ]

2 голосов
/ 26 июня 2019

Вот автоматизированное решение, которое основано на определении точек по обе стороны от отсутствующих данных и подаче их в отдельный geom_line.

gaps <- my_data %>%
  filter(is.na(lead(Annual)) & row_number() != n() |
          is.na(lag(Annual)) & row_number() != 1) %>%
  # This is needed to make a separate group for each pair of points.
  #  I expect it will break if a point ever has NA's on both sides...
  #  Anyone have a better idea?
  mutate(group = cumsum(row_number() %% 2))

ggplot(data = my_data, mapping = aes(x = Year, y = Annual)) +
  geom_line() +
  geom_line(data = gaps, aes(group = group), linetype = "dashed") +
  geom_point() + 
  labs(title = "Annual Anomalies of C. finmarchicus Population")

enter image description here

поддельные данные:

set.seed(0)
my_data = data.frame(Year = 2000:2019,
                     Annual = sample(c(-5:5, NA_integer_), 10))
0 голосов
/ 26 июня 2019

Это на самом деле довольно сложно.Вот один из способов сделать это:

library(tidyverse) 

df <- 
  tibble(
    year = 2000:2009,
    anomaly = c(1, 1.5, NaN, 0.5, 0.5, 1, 1, NaN, 1.5, 1.5)
  ) %>% 
  mutate(
    section1 = if_else(year < 2002, TRUE, FALSE),
    section2 = if_else(year %in% c(2001, 2003), TRUE, FALSE),
    section3 = if_else(year %in% 2003:2006, TRUE, FALSE),
    section4 = if_else(year %in% c(2006, 2008), TRUE, FALSE),
    section5 = if_else(year > 2007, TRUE, FALSE)
  ) %>% 
  filter(!is.na(anomaly))

df %>% 
  ggplot(aes(x = year, y = anomaly)) +
  geom_point() +
  geom_line(data = df %>% filter(section1 == TRUE)) +
  geom_line(data = df %>% filter(section2 == TRUE), linetype = 3) +
  geom_line(data = df %>% filter(section3 == TRUE)) +
  geom_line(data = df %>% filter(section4 == TRUE), linetype = 3) +
  geom_line(data = df %>% filter(section5 == TRUE))

Это делит набор данных на пять групп с перекрывающимися начальными и конечными точками для пунктирных и не пунктирных линий.Я также удаляю записи NaN, чтобы ggplot не выдавал предупреждение.

enter image description here

...