使用ggplot2可视化两点之间的差异

Question

我想在ggplot2中使用线/条可视化两点之间的差异.

假设我们有一些关于收入和支出的数据作为时间序列.我们不仅要想象它们,还想要平衡(=收入 - 支出).此外,我们想说明余额是正数(=盈余)还是负数(=赤字).

我尝试过几种方法,但都没有产生令人满意的结果.在这里,我们使用可重复的示例.

# Load libraries and create LONG data example data.frame
library(dplyr)
library(ggplot2)
library(tidyr)

df <- data.frame(year  = rep(2000:2009, times=3),
                 var   = rep(c("income","spending","balance"), each=10),
                 value = c(0:9, 9:0, rep(c("deficit","surplus"), each=5)))
df

1.了解LONG数据

不出所料,它不适用于LONG数据,因为geom_linerange参数ymin并ymax不能正确指定.ymin=value, ymax=value肯定是错误的方式(预期的行为).ymin=income, ymax=spending显然也是错误的(预期的行为).

df %>% 
ggplot() + 
  geom_point(aes(x=year, y=value, colour=var)) +
  geom_linerange(aes(x=year, ymin=value, ymax=value, colour=net))

#>Error in function_list[[i]](value) : could not find function "spread"

2.使用WIDE数据

我差点使用WIDE数据.情节看起来很好,但geom_point(s)缺少的传说(预期的行为).简单地添加show.legend = TRUE到两个geom_point并不能解决问题,因为它会覆盖geom_linerange图例.此外,我宁愿将geom_point代码行合并为一行(参见1.Approach).

df %>% 
  spread(var, value) %>% 
ggplot() + 
  geom_linerange(aes(x=year, ymin=spending, ymax=income, colour=balance)) +
  geom_point(aes(x=year, y=spending), colour="red", size=3) +
  geom_point(aes(x=year, y=income), colour="green", size=3) +
  ggtitle("income (green) - spending (red) = balance")

3.使用LONG和WIDE数据的方法

将1.Approach与2.Approach相结合,会产生另一个令人不满意的情节.图例不区分balance和var(=期望行为).

ggplot() + 
  geom_point(data=(df %>% filter(var=="income" | var=="spending")),
             aes(x=year, y=value, colour=var)) +
  geom_linerange(data=(df %>% spread(var, value)), 
                 aes(x=year, ymin=spending, ymax=income, colour=balance)) 

• 摆脱这种困境的任何(优雅)方式？
• 我应该使用其他一些geom而不是geom_linerange吗？
• 我的数据格式是否正确？

Answer 1

尝试

ggplot(df[df$var != "balance", ]) + 
  geom_point(
    aes(x = year, y = value, fill = var), 
        size=3, pch = 21, colour = alpha("white", 0)) +
  geom_linerange(
    aes(x = year, ymin = income, ymax = spending, colour = balance), 
        data = spread(df, var, value)) +
  scale_fill_manual(values = c("green", "red"))

输出:

主要思想是我们对颜色使用两种不同类型的美学(fill对于点,适当的pch和colour线条),以便我们为每个都获得单独的图例.