R plotl_ly：不同颜色的时间点数据（过去数据较亮，当前数据较暗）

Question

我需要一些帮助来绘制时间数据。 我的数据框定义如下：

date <- c("2018-01-02", "2018-01-03", "2018-01-04", "2018-01-05", "2019-01-02", "2019-01-03", "2020-01-01", 
          "2020-01-09", "2020-01-10", "2020-05-15")
prod1 <- c(43.10, 42.56, 41.77, 41, 40.79, 41.03, 40.98, 41.13, 41.98, 40.81)
prod2 <- c(19.442, 19.320, 19.204, 18.918, 19.041, 19.452, 19.516, 19.177, 18.974, 19)
df.dataCorrelation <- data.frame(date, prod1, prod2)

该图如下所示：

我现在想要的是 2018 年的点比 2019 年的点颜色更浅，依此类推。 也就是说，数据越新，颜色越强/越深。

有谁知道我怎么能做到这一点？ 实际上，我的数据框要大得多，并且每年包含更多信息。

编辑：回归线

fit <- lm(prod2 ~ prod1, data = df.dataCorrelation)
fitData <- data.frame((prod1 = 20:60))
prediction <- predict(fit, fitData, se.fit = TRUE)
fitData$fitted <- prediction$fit

绘图代码：

df.dataCorrelation$Year <- format(as.Date(df.dataCorrelation$date), '%Y')

plotCorr <- plot_ly(data = df.dataCorrelation, x = ~prod1, y = ~prod2, color = ~Year, colors = "Greens",
                    marker = list(size = 10, line = list(color = "black", width = 2))) %>%
            add_trace(data = fitData, x = ~prod1, y = ~fitted, mode = "lines", type = "scatter", 
                      line = list(color = "#007d3c", width = 3)) 

如何绘制回归线？

Answer 1

我已经检查了plotly文档，当您将数据添加为单独的跟踪时，不透明度是可能的。 我试图这样做，但情节的主要思想丢失了。 我会建议一种方法，您可以按年份设置颜色。 这里的代码：

library(plotly)
library(dplyr)
#Data
date <- c("2018-01-02", "2018-01-03", "2018-01-04", "2018-01-05", "2019-01-02", "2019-01-03", "2020-01-01", 
          "2020-01-09", "2020-01-10", "2020-05-15")
prod1 <- c(43.10, 42.56, 41.77, 41, 40.79, 41.03, 40.98, 41.13, 41.98, 40.81)
prod2 <- c(19.442, 19.320, 19.204, 18.918, 19.041, 19.452, 19.516, 19.177, 18.974, 19)
df.dataCorrelation <- data.frame(date, prod1, prod2,stringsAsFactors = F)
#Extract year
df.dataCorrelation$Year <- format(as.Date(df.dataCorrelation$date),'%Y')
#Plot
plot_ly(data = df.dataCorrelation, x = ~prod1, y = ~prod2,color=~Year,
        marker = list(size = 10,
                      line = list(color = 'rgba(152, 0, 0, .8)',
                                  width = 2)))

输出：

我希望这对你有用。

Answer 2

您可以使用ggplotly来利用ggplot美学：

library( ggplot2 )
library( plotly )
df.dataCorrelation$year <- format(as.Date(df.dataCorrelation$date), format="%Y")

p <- ggplot(df.dataCorrelation, aes(x = prod1, y = prod2)) +
    geom_point( aes(col = year) ) +
    geom_smooth( method = "lm", se = FALSE )

plotly::ggplotly(p)