用ggplot2可视化两点之间的差异

Question

我想用ggplot2中的线/条来可视化两点之间的差异。

假设我们有一些时间序列上的收入和支出数据。 我们不仅要可视化它们，还要可视化余额（=收入-支出）。 此外，我们想指出余额是正数（=盈余）还是负数（=赤字）。

我尝试了几种方法，但是都没有令人满意的结果。 这里我们举一个可复制的例子。

# 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，采用长数据处理

毫不奇怪，它不适用于LONG数据，因为无法正确指定geom_linerange参数ymin和ymax 。 ymin=value, ymax=value肯定是错误的操作方式（预期行为）。 ymin=income, ymax=spending显然也是错误的（预期行为）。

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.采用WIDE数据的方法

我几乎可以使用WIDE数据。 该图看起来不错，但是缺少geom_point(s)的图例（预期行为）。 仅将show.legend = TRUE添加到两个geom_point并不能解决问题，因为它会套印geom_linerange图例。 此外，我宁愿将geom_point代码行合并为一个（请参阅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结合在一起会导致另一个令人不满意的情节。 图例不区分balance和var（=预期行为）。

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)) 

• 有什么（优雅）的方法可以解决这个难题？
• 我应该使用其他的geom代替geom_linerange吗？
• 我的数据格式正确吗？

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效果（ fill点，用适当的pch fill颜色，并用colour表示线条），以便为每种colour获得单独的图例。