在R中用ggplot绘图

Question

我有不同组组件的时间序列数据。具有各种时间戳（以日期给出）的每个组ID具有低和超响应数据。我想通过facet（ggplot）绘制每个组的时间序列，用于（1）组ID和响应，即（2）Hyper和Hypo响应，以便响应的图像是另一个的顶部。任何帮助表示赞赏。

下面给出了一个演示数据集和我到目前为止所做的工作。

set.seed(1)
tdat <- data.frame(Group = rep(paste0("GroupID-", c("A","B")),
                              each = 100),
                   Date = rep(seq(Sys.Date(), by = "1 day", length = 100), 2),
                   Fitted = c(cumsum(rnorm(100)), cumsum(rnorm(100))),
                   Signif = rep(NA, 200))
tdat <- transform(tdat, Hyper = Fitted + 1.5, Hypo = Fitted - 1.5)
## select 1 region per Site as signif
take <- sample(10:70, 2)
take[2] <- take[2] + 100
tdat$Signif[take[1]:(take[1]+25)] <- tdat$Fitted[take[1]:(take[1]+25)]
tdat$Signif[take[2]:(take[2]+25)] <- tdat$Fitted[take[2]:(take[2]+25)]

数据框看起来像这样 -

    > head(tdat)
      Group       Date     Fitted Signif     Hyper       Hypo
1 GroupID-A 2017-04-18 -0.6264538     NA 0.8735462 -2.1264538
2 GroupID-A 2017-04-19 -0.4428105     NA 1.0571895 -1.9428105
3 GroupID-A 2017-04-20 -1.2784391     NA 0.2215609 -2.7784391
4 GroupID-A 2017-04-21  0.3168417     NA 1.8168417 -1.1831583
5 GroupID-A 2017-04-22  0.6463495     NA 2.1463495 -0.8536505
6 GroupID-A 2017-04-23 -0.1741189     NA 1.3258811 -1.6741189

时间序列由日期给出。

我绘制的数据如下。然而，我的真实数据有更多的组ID，我真的想要为每个组ID分配一张图片，并将图像分割为Hyper和Hypo响应。

library(ggplot2)
ggplot(tdat, aes(x = Date, y = Fitted, group = Group)) +
    geom_line() +
    geom_line(mapping = aes(y = Hyper), lty = "dashed") +
    geom_line(mapping = aes(y = Hypo), lty = "dashed") +
    geom_line(mapping = aes(y = Signif), lwd = 1.3, colour = "red") +
    facet_wrap( ~ Group)

再次感谢任何帮助。

由于

Answer 1

如果您使用reshape或reshape2或tidyr data.table数据，并将广泛转换为长

library(reshape2)
tdat2<-melt(tdat,id.vars = c("Group","Date","Signif","Fitted"))

ggplot(tdat2, aes(x = Date, y = value, group = Group)) +
geom_line() +
geom_line(mapping = aes(y = Signif), lwd = 1.3, colour = "red") +
facet_wrap( variable~ Group)

Answer 2

如何使用geom_ribbon来显示Hyper和Hypo值：

tdat %>% 
ggplot(aes(Date, Fitted)) + 
  geom_line(lty = "dashed") + 
  geom_line(aes(y = Signif), lwd = 1.3, color = "red") +
  geom_ribbon(aes(ymin = Hypo, ymax = Hyper, group = Group), alpha = 0.2) + 
  facet_grid(Group ~ .) + 
  theme_light()

结果：