ggplot2 Zeitreihen Diagramm mit Hintergrundschattierung

Question

Ich habe eine Excel-Diagramm, das ich in R. erstellen möchten

Ich versuchte es mit einigen Dummy-Daten neu zu erstellen

a<-rnorm(12) 
a_ts<-ts(a, start=c(2015, 1), frequency=12) 
a_time<-time(a_ts) 
a_series<-ts.union(ret=a_ts, date=a_time) 
a_series_df<-as.data.frame(a_series) 

ggplot() + 
geom_rect(data=data.frame(xmin=decimal_date(as.Date(c("2015-01-01"))), 
xmax=decimal_date(as.Date(c("2015-05-31"))), ymin=-Inf, ymax=Inf), 
aes(xmin=xmin,xmax=xmax,ymin=ymin,ymax=ymax), fill="pink", alpha=0.5) + 
geom_line(data = a_series_df, aes(x=date,y=ret, color='blue')) + 
theme(axis.text.x=element_text(angle=90,hjust=1,vjust=0.5)) 
#this does not work 
#scale_x_date(breaks = "1 month", minor_breaks = "1 month", labels=date_format("%B-%d")) + 
#scale_y_continuous(labels = scales::percent) 

die wie folgt aussieht

I Ich kämpfe mit den Datumsumwandlungen und setze auch die x- und y-Ursprünge auf Null und bekomme die Achsenbeschriftungen richtig, die letzten zwei Codezeilen arbeiten für Nicht-Datum-Datenpunkte. Ich möchte auch eine Legende unter dem Diagramm für Serie1, Serie2 und und Eintrag für den schattierten Bereich haben.

Jede Hilfe wäre willkommen.

Update nach den Vorschlägen der Anwendung:

Answer 1

Im Folgenden finden Sie ein Beispiel, das sollte hol dich mo Der Weg dorthin. Dies verwendet das Paket lubridate zum Arbeiten mit Datum und Uhrzeit (in diesem Fall Datumsangaben). Dies zeigt Ihnen eine Möglichkeit, wie Sie zwei separate Linien auf demselben Diagramm mit den meisten der angeforderten Modifikationen plotten können. In diesem Beispiel wird ein alpha von 0.05 verwendet.

library(lubridate) 
library(ggplot2) 

### Set up dummy data. 
dayVec  <- seq(ymd('2016-01-01'), ymd('2016-01-10'), by = '1 day') 
set.seed(1234) 
dayCount <- length(dayVec) 
dayValVec1 <- rnorm(dayCount) 
dayValVec2 <- rnorm(dayCount) 
dayDF  <- data.frame(Date = rep(dayVec, 2), 
         DataType = factor(c(rep('A', dayCount), rep('B', dayCount))), 
       Value = c(dayValVec1, dayValVec2)) 

### Dummy data in data frame (DataType is a factor) 
dayDF 
##   Date DataType  Value 
## 1 2016-01-01  A -1.20706575 
## 2 2016-01-02  A 0.27742924 
## 3 2016-01-03  A 1.08444118 
## 4 2016-01-04  A -2.34569770 
## 5 2016-01-05  A 0.42912469 
## 6 2016-01-06  A 0.50605589 
## 7 2016-01-07  A -0.57473996 
## 8 2016-01-08  A -0.54663186 
## 9 2016-01-09  A -0.56445200 
## 10 2016-01-10  A -0.89003783 
## 11 2016-01-01  B -0.47719270 
## 12 2016-01-02  B -0.99838644 
## 13 2016-01-03  B -0.77625389 
## 14 2016-01-04  B 0.06445882 
## 15 2016-01-05  B 0.95949406 
## 16 2016-01-06  B -0.11028549 
## 17 2016-01-07  B -0.51100951 
## 18 2016-01-08  B -0.91119542 
## 19 2016-01-09  B -0.83717168 
## 20 2016-01-10  B 2.41583518 

ggplot(dayDF, aes(Date, Value, colour = DataType)) + 
    geom_line() + 
    geom_rect(aes(xmin=ymd('2016-01-02'), 
        xmax = ymd('2016-01-06'), 
        ymin = -Inf, 
        ymax = Inf), fill = 'pink', alpha = 0.05) + 
    scale_x_datetime(labels = date_format('%b-%d'), breaks = date_breaks('1 day'), expand=c(0,0)) + 
    theme(axis.text.x  = element_text(angle=90), 
      legend.position = 'bottom') 

EDIT

Hinweis, der date_breaks Wert kann auf 1 month geändert werden, wenn Sie mit dem Monat darstellen möchten. Dieses Beispiel ist nur pro Tag.

Answer 2

So stellen Sie sicher, dass die Werte sind tatsächliche Date Objekte:

library(lubridate) 
library(ggplot2) 
library(scales) 

set.seed(1492) 
a <- rnorm(12) 

a_ts <- ts(a, start=c(2015, 1), frequency=12) 
a_time <- time(a_ts) 

a_series <- ts.union(ret=a_ts, date=a_time) 
a_series_df <- as.data.frame(a_series) 
a_series_df$date <- as.Date(as.character(a_series_df$date), "%Y.%j") 

rect_df <- data.frame(xmin=as.Date(c("2015-01-01")), 
         xmax=as.Date(c("2015-05-31"))) 

ggplot() + 
    geom_rect(data=rect_df, 
      aes(xmin=xmin, xmax=xmax, ymin=-Inf, ymax=Inf), 
      fill="pink", alpha=0.5) + 
    geom_line(data = a_series_df, aes(x=date, y=ret), color='blue') + 
    scale_x_date(expand=c(0,0), labels=date_format("%b-%d"), 
       date_breaks="1 month") + 
    scale_y_continuous(expand=c(0,0), labels=percent) + 
    labs(x=NULL, y=NULL) + 
    theme_bw() + 
    theme(axis.text.x=element_text(angle=90, hjust=1, vjust=0.5)) + 
    theme(panel.grid.minor=element_blank()) + 
    theme(panel.grid.major.x=element_blank()) + 
    theme(axis.ticks=element_blank()) 

Answer 3

#Make data 
a_time <- time(ts(rnorm(12), start=c(2015, 1), frequency=12)) 
a_series <-ts.union(ret=a_ts, date=a_time) 
a_series_df <-as.data.frame(a_series) 
a_series_df$date <- as.Date(format(date_decimal(a_series_df$date), 
            "%d-%m-%Y"), format="%d-%m-%Y") 

dat_rect <- data.frame(
        xmin = as.Date(c("2015-01-01")), 
        xmax = as.Date(c("2015-05-31")), 
        ymin = -Inf, 
        ymax = Inf 
) 

#Next time, if using functions not in base R, indicate what packages they are from 
#decimal_date for example is from lubridate, which in this solution it is not needed. 
ggplot() + 
     geom_rect(data=dat_rect, 
        aes(xmin=xmin,xmax=xmax,ymin=ymin,ymax=ymax), 
        fill="pink", alpha=0.5) + 
     geom_line(data=a_series_df, aes(x=date,y=ret, color='blue')) + 

     theme(axis.text.x=element_text(angle=90,hjust=1,vjust=0.5)) + 

#Set date 
scale_x_date(date_breaks='1 month', 
      date_minor_breaks='1 month', 
      labels=date_format("%B-%d"), 
      expand=c(0,0)) + 
scale_y_continuous(labels = scales::percent)