R + ggplot: szereg czasowy z wydarzeniami

Jak najbardziej podoba mi się odpowiedź @ JD Long, to wrzucę taką, która jest właśnie w R / ggplot2.

Podejście polega na stworzeniu drugiego zbioru danych zdarzeń i wykorzystaniu go do określania pozycji. Zaczynając od tego co @ Angelo miał:

library(ggplot2)
data(presidential)
data(economics)

Wyciągnij dane zdarzenia (Prezydenckiego) i przekształć je. Oblicz baseline i offset jako ułamki danych ekonomicznych, które zostaną wykreślone. Ustaw bottom (ymin) na linię bazową. Tutaj przychodzi najtrudniejsza część. Musimy być w stanie zataczać etykiety, jeśli są zbyt blisko siebie. Więc określ odstępy między sąsiednimi etykietami (zakłada, że zdarzenia są sortowane). Jeśli jest to mniej niż pewna kwota (wybrałem około 4 lat dla tej skali danych), to należy pamiętać, że etykieta musi być wyższa. Ale musi być wyższy niż ten po nim, więc użyj rle, aby uzyskać długość TRUE'S (to znaczy musi być wyższa) i Oblicz wektor przesunięcia za pomocą tego (każdy ciąg TRUE musi odliczać od swojej długości do 2, FALSE S są tylko na przesunięcie 1). Użyj tego do określenia górnej części pasków (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

Układanie tego w fabułę:

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 \[1000's\]")

Można ująć, ale jest to trudne w różnych skalach. Innym podejściem jest skomponowanie dwóch wykresów. Istnieje pewne dodatkowe zmiany, które muszą być wykonane, aby upewnić się, że działki mają ten sam zakres X, aby etykiety pasowały do dolnej działki i wyeliminować oś x w górnej powierzchni.

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))