ggplot 时间序列：弄乱了具有缺失值的数据的 x 轴

Question

我正在为以下数据创建时间序列图：

#  Creating data set
year <-  c(rep(2018,4), rep(2019,4), rep(2020,4))
month_1 <-  c(2, 3, 7,  8, 6, 10, 11, 12,  5,  7,  8, 12)
avg_dlt_calc <- c(10, 20, 11, 21, 13,  7, 10, 15,  9, 14, 16, 32)
data_to_plot <- data.frame(cbind(year,month_1,avg_dlt_calc ))



ggplot(data_to_plot, aes(x = month_1)) +
  geom_line(aes(y = avg_dlt_calc), size = 0.5) +
  scale_x_discrete(name = "months", limits = data_with_avg$month_1) +
  facet_grid(~year, scales = "free")

我对情节本身没意见，但 x 轴标签搞砸了：

我该如何解决？

没有缺失月份的标签是可以的（例如，2018 年只有 2、3、7、8 - 所以很明显，只有那些月份的数据）。

Answer 1

补救措施是将 month_1 强制为 factor 并按年份对观察结果进行分组，如下所示：

ggplot(data_to_plot, aes(x = as.factor(month_1), y = avg_dlt_calc, group = year)) +
  geom_line(size = 0.5) +
  scale_x_discrete(name = "months") +
  facet_grid(~year, scales = "free")

请注意，我已将 y = avg_dlt_calc 移到 ggplot() 中的 aes() 中，这比您的方法更惯用。您可以使用 scale_x_discrete() 中的 breaks 参数来手动设置中断，请参阅 ?scale_x_discrete。

我觉得x轴固定加点更适合传达数据只在某段时间可用的信息：

ggplot(data_to_plot, aes(x = as.factor(month_1), y = avg_dlt_calc, group = year)) +
  geom_line(size = 0.5) +
  geom_point() +
  scale_x_discrete(name = "months") +
  facet_grid(~year, scales = "free_y")

ggplot 时间序列：弄乱了具有缺失值的数据的 x 轴

ggplot time series: messed up x axis for data with missing values

r

time-series

ggplot2

x-axis