ggplot2：为stat_summary内部的平滑几何图形添加填充美学

Question

我有什么是使用stat_summary生成均值和置信带或如何在ggplot2 stat_summary图中设置多种颜色时删除数据点的版本？并且也可能与此错误报告有关，该错误报告与SE参数https://github.com/tidyverse/ggplot2/issues/1546有关，但我似乎无法弄清楚自己在做什么错。

我有每周数据，并试图绘制当前年份，上一年，5年平均值和5年范围。我可以获得图和所需的所有元素，但无法获得与scale_fill命令相关的范围内的填充。

这是我正在使用的代码：

library(plyr)
require(dplyr)
require(tidyr)
library(ggplot2)
library(lubridate)
library(zoo) 
library(viridis)

  ggplot(df1,aes(week,value)) +
  geom_point(data=subset(df1,year(date)==year(Sys.Date()) ),size=1.7,aes(colour="1"))+ 
  geom_line(data=subset(df1,year(date)==year(Sys.Date()) ),size=1.7,aes(colour="1"))+ 
  geom_line(data=subset(df1,year(date)==year(Sys.Date())-1 ),size=1.7,aes(colour="2"))+
  geom_point(data=subset(df1,year(date)==year(Sys.Date())-1 ),size=1.7,aes(colour="2"))+ 
  #stat_summary(data=subset(df1,year(date)<year(Sys.Date()) &year(date)>year(Sys.Date())-6),geom = 'smooth', alpha = 0.2,size=1.7,
  #             fun.data = median_hilow,aes(colour=c("1","2","3"),fill="range"))+
  stat_summary(data=subset(df1,year(date)<year(Sys.Date()) &year(date)>year(Sys.Date())-6),geom="smooth",fun.y = mean, fun.ymin = min, fun.ymax = max,size=1.7,aes(colour="c",fill="b"))+
  #stat_summary(fun.data=mean_cl_normal, geom='smooth', color='black')+
  scale_color_viridis("",discrete=TRUE,option="C",labels=c(year(Sys.Date()), year(Sys.Date())-1,paste(year(Sys.Date())-6,"-",year(Sys.Date())-1,"\naverage",sep ="")))+
  scale_fill_viridis("",discrete=TRUE,option="C",labels=paste(year(Sys.Date())-6,"-",year(Sys.Date())-1,"\nrange",sep =""))+     
  #scale_fill_continuous()+
  scale_x_continuous(limits=c(min(df1$week),max(df1$week)),expand=c(0,0))+
  theme_minimal()+theme(
    legend.position = "bottom",
    legend.margin=margin(c(0,0,0,0),unit="cm"),
    legend.text = element_text(colour="black", size = 12),
    plot.caption = element_text(size = 14, face = "italic"),
    plot.title = element_text(face = "bold"),
    plot.subtitle = element_text(size = 14, face = "italic"),
    #panel.grid.minor = element_blank(),
    text = element_text(size = 14,face = "bold"),
    axis.text.y =element_text(size = 14,face = "bold", colour="black"),
    axis.text.x=element_text(size = 14,face = "bold", colour="black",angle=90, hjust=1),
  )+
  labs(y="Crude Oil Imports \n(Weekly, Thousands of Barrels per Day)",x="Week",
       title=paste("US Imports of Crude Oil",sep=""),
       caption="Source: EIA API, graph by Andrew Leach.")

我在这里放置了带有df1数据框的test.Rdata文件：https ://drive.google.com/file/d/1aMt4WQaOi1vFJcMlgXFY7dzF_kjbgBiU/view?usp=sharing

理想情况下，我希望有一个看起来像这样的填充图例项，并且只包含图形中的文本：

任何帮助将非常感激。

Answer 1

简短的答案是，您似乎误解了ggplot的scale_xx_xx命令是如何使用的（这使很多人感到困惑）。尽可能将美学（aes()大多数几何图形内部的位）映射到scale函数。例如，以下代码将年份映射到行颜色：

plot.simple <- ggplot(data = df1, aes(x = week, y = value, color = as.factor(year(date)))) +
  geom_line()
print(plot.simple)

由于我们指定应使用年份（转换为因子）来定义线条颜色，因此ggplot默认使用scale_color_hue。我们可以使用不同的比例：

plot.gray <- ggplot(data = df1, aes(x = week, y = value, color = as.factor(year(date)))) +
  geom_line() +
  scale_color_grey()
print(plot.gray)

如果我们不想将诸如颜色或填充之类的美学与数据中的值联系起来，我们可以在对的调用之外指定它们aes()。通常，只有在没有多个美学价值的情况下，您才这样做：

plot.simple <- ggplot(data = df1, aes(x = week, y = value, color = as.factor(year(date)))) +
  geom_line(alpha = 0.2)
print(plot.simple)

但是，您处于同时需要这两个条件的令人羡慕的地位。对于2017年和2018年的线条，颜色是有意义的。对于摘要功能区及其关联的线，颜色仅是装饰性的。在这种情况下，我通常避免使用ggplot的内置摘要功能，因为它们通常可以以令人困惑或麻烦的方式“提供帮助”。

我建议创建两个数据集，一个包含2017年和2018年，另一个包含功能区的摘要统计信息：

df.years <- df1 %>% 
  mutate(year = year(date)) %>% 
  filter(year >= year(Sys.Date()) - 1)

df.year.range <- df1 %>% 
  mutate(year = year(date)) %>% 
  filter(year >= year(Sys.Date()) - 6 & year <= year(Sys.Date()) - 1) %>% 
  group_by(week) %>% 
  summarize(mean = mean(value), min = min(value), max = max(value))

然后，通过将内部aes的fill设置为预期的字符串，我们可以欺骗ggplot在图例上填充一个漂亮的标题。由于设置了填充aes()，我们用scale_fill_manual。

the.plot <- ggplot() +
  geom_ribbon(data = df.year.range, aes(x = week, ymin = min, ymax = max, fill = 'Previous 5 Year Range\nof Weekly Exports')) +
  geom_line(data = df.year.range, aes(x = week, y = mean), color = 'purple') +
  geom_line(data = df.years, aes(x = week, y = value, color = as.factor(year))) +
  geom_point(data = filter(df.years, year == year(Sys.Date())), aes(x = week, y = value, color = as.factor(year))) +
  scale_fill_manual(values = '#ffccff')
print(the.plot)

这仍然很麻烦，因为您有很多不同的元素与各种不同的数据源相关联（某些年份的行，另一些年份的点，摘要的功能区等）。但这可以完成工作！