ggplot2 用相同的代碼顯示不同的結果

Question

我用ggplot2制作plot，但是同樣的代碼不同的plot，

圖。1

fed <- tibble(
  start = c(ymd("1982-09-27"),ymd("1987-08-11"),ymd("2006-02-01"),
            ymd("2014-02-04"),ymd("2018-02-04")),
  end = c(ymd("1987-08-10"),ymd("2006-01-31"),ymd("2014-02-03"),
          ymd("2018-02-03"),ymd("2020-05-12")),
  pd = c("Paul Volker","Alan Greenspan","Ben Bernanke",
         "Janet Yellen","Jerome Powell")
)

ggplot(fed_d) + 
  geom_line(aes(x = date,y = rate/100,linetype = "solid"),
            size = 1.1) + 
  geom_rect(data = fed,
            aes(xmin = start,
                xmax = end,
                ymin = -Inf,ymax = Inf,
                fill = pd),alpha = 0.4) 

圖。1

為了制作陰影背景，我制作了一個數據集並使用 geom_rect function

圖2

piie_china <- tibble(
  xstart = c(as.Date("2018-01-01"),as.Date("2018-04-02"),as.Date("2018-05-01"),
             as.Date("2018-07-01"),as.Date("2018-07-06"),as.Date("2018-08-23"),
             as.Date("2018-09-24"),as.Date("2018-11-01"),as.Date("2019-01-01"),
             as.Date("2019-06-01"),as.Date("2019-07-01"),as.Date("2019-09-01"),
             as.Date("2019-09-17"),as.Date("2019-12-26"),as.Date("2020-02-14")),
  xend   = c(as.Date("2018-04-01"),as.Date("2018-04-30"),as.Date("2018-06-30"),
             as.Date("2018-07-05"),as.Date("2018-08-22"),as.Date("2018-09-23"),
             as.Date("2018-10-31"),as.Date("2018-12-31"),as.Date("2019-05-31"),
             as.Date("2019-06-30"),as.Date("2019-08-31"),as.Date("2019-09-16"),
             as.Date("2019-12-25"),as.Date("2020-02-13"),as.Date("2020-04-30")),
  ystart = c(0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0),
  yend   = c(8.0,8.4,8.3,7.2,10.1,14.4,18.3,18.2,16.5,
             20.7,20.7,21.8,21.1,20.9,20.3),
  pd_china = c("CA","CB","CC","CD","CE","CF","CG",
               "CH","CI","CJ","CK","CL","CM","CN","CO")

  )


ggplot(d_tar) + 
  geom_rect(data = piie_china,
            aes(xmin = xstart,
                xmax = xend,
                ymin = -Inf,
                ymax = Inf,
                fill = pd_china)) + 
  geom_line(data = d_tar,
            aes(x = date,y = china),
            size = 1) + 
  geom_line(data = d_tar,
            aes(x = date,y = us),
            size = 1)

fig2我還使用 geom_rect 來制作陰影背景，我還制作了一個數據集，就像在 fig1 中使用的那樣

為什么相同的代碼和相同的數據集結構會產生不同的結果？ 在圖2中，某些日期有空白白線，但在圖2中，陰影背景是連續的

Answer 1

實際上，它遠非“相同的代碼和相同的結構”！

1：ggplot2逐層工作

首先，請記住 ggplot 逐層工作。 如果您先指定 geom rect，然后指定 geom_line，則它與 geom_line first 和 geom_rect 不同。

這將導致 geom_line 被繪制在 geom_rect 前面：

ggplot(fed_d) + 
geom_rect(data = fed,
          aes(xmin = start,
              xmax = end,
              ymin = -Inf,
              ymax = Inf, 
              fill = pd)) +
geom_line(aes(x = date, 
              y = rate/100, 
              linetype = "solid"),
          size = 1.1)

這將導致 geom_line 被繪制在 geom_rect 后面：

ggplot(fed_d) + 
geom_line(aes(x = date, 
              y = rate/100, 
              linetype = "solid"),
          size = 1.1) +
geom_rect(data = fed,
          aes(xmin = start,
              xmax = end,
              ymin = -Inf,
              ymax = Inf, 
              fill = pd)) 

2：geom_rect(alpha) 控制背景透明度

然后，如果我理解得很好，你會想要一個像Fig.1那樣的“淺色”背景。 這由 geom_rect 中傳遞的“alpha = 0.4”參數指定。 您應該在圖 2 中再次編寫它。

3：注意你的數據結構

最后，關於圖 2中的“白線”：這只是由於您的小標題的結構。 在圖 1中，您看不到矩形之間的任何空白，因為范圍（1982 年到 2020 年）比圖 2中（2018 年到 2020 年）更寬。 即使存在這些空白，圖 1 上的一天也比圖2中的要薄得多。
==> 為了解決這個問題，我只是更改了 xstart，使其與上一個 xend 開始的日期相同，因此它們重疊。

獎勵：有一個整潔的 data_frame

在您的 piie_china 中，不要將一個匯率列用於中國，一個用於我們，而是將它們組合成一個，並在您指定國家/地區的位置創建一個新列。 它允許您使用此新列將您的國家與同一 geom_line 中的線型分開。 這樣更清楚:)

這是我的代碼：

（我不得不隨機生成你的 fed_d 和 d_tar，下次考慮通過提供這些表和一些虛擬表來提供一個可重復的示例）

#############
### Fig.1 ###
#############

fed <- tibble(
  start = c(ymd("1982-09-27"),ymd("1987-08-11"),ymd("2006-02-01"),
            ymd("2014-02-04"),ymd("2018-02-04")),
  end = c(ymd("1987-08-10"),ymd("2006-01-31"),ymd("2014-02-03"),
          ymd("2018-02-03"),ymd("2020-05-12")),
  pd = c("Paul Volker","Alan Greenspan","Ben Bernanke",
         "Janet Yellen","Jerome Powell")
)

### Randomly generate dates and rate
set.seed(1984)
date = sample(seq(as.Date('1982-09-27'), as.Date('2020-05-12'), by = "month"), 50, replace = TRUE)
rate = sample(seq(25,75,by = 1),50,replace = TRUE)

### Store them in  tibble
fed_d = tibble(date = date,
          rate = rate)

### Draw plot
  ggplot(fed_d) + 
      geom_rect(data = fed,
              aes(xmin = start, xmax = end,
                  ymin = -Inf,ymax = Inf,
                  fill = pd),
              alpha = 0.4) + # outsite aes() because it is not supposed to change
    geom_line(aes(x = date,y = rate/100, linetype = "solid"),
              size = 1.1) +
    scale_y_continuous(limits = c(0,1))

#############
### Fig.2 ###
#############

piie_china <- tibble(
  xstart = c(as.Date("2018-01-01"),as.Date("2018-04-01"),as.Date("2018-04-30"),
             as.Date("2018-07-01"),as.Date("2018-07-06"),as.Date("2018-08-23"),
             as.Date("2018-09-24"),as.Date("2018-11-01"),as.Date("2019-01-01"),
             as.Date("2019-06-01"),as.Date("2019-07-01"),as.Date("2019-09-01"),
             as.Date("2019-09-17"),as.Date("2019-12-26"),as.Date("2020-02-14")),
  xend   = c(as.Date("2018-04-01"),as.Date("2018-04-30"),as.Date("2018-07-01"),
             as.Date("2018-07-06"),as.Date("2018-08-23"),as.Date("2018-09-24"),
             as.Date("2018-11-01"),as.Date("2019-01-01"),as.Date("2019-06-01"),
             as.Date("2019-07-01"),as.Date("2019-09-01"),as.Date("2019-09-17"),
             as.Date("2019-12-26"),as.Date("2020-02-14"),as.Date("2020-04-30")),
  pd_china = c("CA","CB","CC","CD","CE","CF","CG",
               "CH","CI","CJ","CK","CL","CM","CN","CO")

  )

### Randomly generate dates and rate
set.seed(1984)
date = sample(seq(as.Date('2018-01-01'), as.Date('2020-04-30'), by = "month"), 50, replace = TRUE)
rate = sample(seq(25,75,by = 1),50,replace = TRUE)

d_tar = tibble(date = date,
               rate = rate,
               country = rep(c("china","us"), 25)) # Create a new column with country

ggplot() + 
  geom_rect(data = piie_china,
            aes(xmin = xstart,
                xmax = xend,
                ymin = -Inf,
                ymax = Inf,
                fill = pd_china),
            alpha = 0.4) + # outsite aes() because it is not supposed to change
  geom_line(data = d_tar,
            aes(x = date, y = rate, linetype = country),
            size = 1) + # outsite aes() because it is not supposed to change
  scale_y_continuous(limits = c(0,100))