R：使用ggplot2绘制带有分位数的时间序列

我需要用ggplot2绘制一个时间序列。对于时间序列的每个点，我也有一些分位数，比如0.05，0.25，0.75，0.95，也就是说，每个点有五个数据。例如：

time           quantile=0.05  quantile=0.25 quantile=0.5  quantile=0.75   quantile=0.95
00:01          623.0725       630.4353      903.8870       959.1407       1327.721
00:02          623.0944       631.3707      911.9967      1337.4564       1518.539
00:03          623.0725       630.4353      903.8870      1170.8316       1431.893
00:04          623.0725       630.4353      903.8870      1336.3212       1431.893
00:05          623.0835       631.3557      905.4220      1079.6623       1452.260
00:06          623.0835       631.3557      905.4220      1079.6623       1452.260
00:07          623.0835       631.3557      905.4220      1079.6623       1452.260
00:08          623.0780       631.3483      905.3496      1056.3719       1375.610
00:09          623.0671       630.4275      903.8839      1170.8196       1356.963
00:10          623.0507       630.0261      741.8475      1006.1208       1462.271

理想情况下，我希望将0.5分位数作为黑线，其他分位数作为围绕黑线的着色颜色间隔。最好的方法是什么？我一直在四处寻找，没有运气，我找不到这样的例子，更不用说ggplot2了

任何帮助都将不胜感激

---

萨鲁德

假设您的dat.frame被称为

df

：

最简单的

ggplot

解决方案是使用箱线图几何图形。这将为中间和上部位置提供一条带填充框的黑色中心线

由于您已经预先汇总了数据，因此指定

stat=“identity”

参数非常重要：

ggplot(df, aes(x=time)) + 
    geom_boxplot(
        aes(
          lower=quantile.0.25, 
          upper=quantile.0.75,
          middle=quantile.0.5,
          ymin=quantile.0.05,
          ymax=quantile.0.95
        ), 
        stat="identity",
        fill = "cyan"
)

另外，我重新创建了您的数据，如下所示：

df <- "time           quantile=0.05  quantile=0.25 quantile=0.5  quantile=0.75   quantile=0.95
00:01          623.0725       630.4353      903.8870       959.1407       1327.721
00:02          623.0944       631.3707      911.9967      1337.4564       1518.539
00:03          623.0725       630.4353      903.8870      1170.8316       1431.893
00:04          623.0725       630.4353      903.8870      1336.3212       1431.893
00:05          623.0835       631.3557      905.4220      1079.6623       1452.260
00:06          623.0835       631.3557      905.4220      1079.6623       1452.260
00:07          623.0835       631.3557      905.4220      1079.6623       1452.260
00:08          623.0780       631.3483      905.3496      1056.3719       1375.610
00:09          623.0671       630.4275      903.8839      1170.8196       1356.963
00:10          623.0507       630.0261      741.8475      1006.1208       1462.271"

df <- read.table(textConnection(df), header=TRUE)

---

df这是你想要的吗？
ggplot
的诀窍在于理解它需要长格式的数据。这通常意味着我们必须在数据准备打印之前对其进行转换，通常使用
melt（）

使用
textConnection（）
读取中的数据并创建名为
dat
的对象后，以下是您将采取的步骤：

#Melt into long format 
dat.m <- melt(dat, id.vars = "time")

#Not necessary, but if you want different line types depending on quantile, here's how I'd do it
dat.m <- within(dat.m
  , lty <- ifelse(variable == "quantile.0.5", 1
    , ifelse(variable %in% c("quantile.0.25", "quantile.0.75"),2,3)
    )
)

#plot it
ggplot(dat.m, aes(time, value, group = variable, colour = variable, linetype = lty)) + 
  geom_line() +
  scale_colour_manual(name = "", values = c("red", "blue", "black", "blue", "red"))


编辑：强制为预测值创建图例

我们可以使用与
geom_ribbon（）
层相同的方法。我们将向
geom\u line（）
添加美学，然后使用
scale\u color\u manual（）
设置美学的值：

也许有更有效的方法可以做到这一点，但这是我一直使用的方法，并且取得了相当好的成功。YMMV.
给我们一些数据玩。这里有一些关于如何制作一个很好的可复制的例子的指导方针：嗯，我们对他的问题有不同的解释……在重新阅读之后，我不确定谁在正确的道路上！无论如何，展示如何手动创建长方体图的工作做得不错+1是的，我对线条和丝带风格更感兴趣，因为我的系列很长。不过还是要谢谢你，我学到了更多的东西！：）我的答案就像伦敦公共汽车。你可以在看不见任何东西的情况下等三个小时，然后突然在6分钟内你就有了两个！PS.+1几年前卢布尔雅那的公共汽车发出的声音。：）哇，这简直太完美了！非常感谢你！我唯一需要添加的是一个图例，上面写着“预测值”。我怎么能这么做？我可以将“刻度填充”手册与其他刻度填充手册结合使用吗？再次感谢！我尝试添加
scale\u linetype\u manual（name=”，values=c（“predicted”=1））
但没有效果…@inwit-现在将使用一个选项更新我的答案
ggplot(dat, aes(x = time, group = 1)) +
  geom_ribbon(aes(ymin = quantile.0.05, ymax = quantile.0.95, fill = "05%-95%"), alpha = .25) + 
  geom_ribbon(aes(ymin = quantile.0.25, ymax = quantile.0.75, fill = "25%-75%"), alpha = .25) +
  geom_line(aes(y = quantile.0.5)) +
  scale_fill_manual(name = "", values = c("25%-75%" = "red", "05%-95%" = "blue")) 

ggplot(dat, aes(x = time, group = 1)) +
  geom_ribbon(aes(ymin = quantile.0.05, ymax = quantile.0.95, fill = "05%-95%"), alpha = .25) + 
  geom_ribbon(aes(ymin = quantile.0.25, ymax = quantile.0.75, fill = "25%-75%"), alpha = .25) +
  geom_line(aes(y = quantile.0.5, colour = "Predicted")) +
  scale_fill_manual(name = "", values = c("25%-75%" = "red", "05%-95%" = "blue")) +
  scale_colour_manual(name = "", values = c("Predicted" = "black"))