如何在分解时间序列的图表中定制标题、轴标签等。

Question

我比较熟悉通过编写自己的x轴标签或主标题来修改图表的常规方法，但是当绘制时间序列分解结果时，我无法自定义输出。

例如，

library(TTR)
t <- ts(co2, frequency=12, start=1, deltat=1/12)
td <- decompose(t)
plot(td)
plot(td, main="Title Doesn't Work") # gets you an error message

提供了一个不错的基本时间序列、趋势等观测图，但对于我的数据（水面下深度变化），我想能够切换y轴方向（例如对于“观察值”使用ylim=c(40,0)，或对于“趋势”使用ylim=c(18,12)），将“季节性”更改为“潮汐性”，包括x轴单位（“时间（天）”），并为图形提供更详细描述的标题。

我的印象是，我正在进行的时间序列分析相当基础，最终可能会更好地使用另一个包，也许具有更好的图形控制，但我现在想尽量使用ts()和decompose()（是的，就像蛋糕和消耗）。假设这不会变得非常可怕。

有方法可以做到这一点吗？

谢谢！ Pete

- Peter Nelson

Answer 1

您可以修改plot.decomposed.ts函数（这是在类为decomposed.ts的对象上运行plot时调度的plot“方法”（即td的类））。请注意，保留HTML标签。

getAnywhere(plot.decomposed.ts)

function (x, ...) 
{
    xx <- x$x
    if (is.null(xx)) 
        xx <- with(x, if (type == "additive") 
            random + trend + seasonal
        else random * trend * seasonal)
    plot(cbind(observed = xx, trend = x$trend, seasonal = x$seasonal, random = x$random), 
         main = paste("Decomposition of", x$type, "time series"), ...)
}

请注意上面的代码中，函数硬编码了标题。因此，让我们修改它，以便我们可以选择自己的标题：

my_plot.decomposed.ts = function(x, title="", ...) {
  xx <- x$x
  if (is.null(xx)) 
    xx <- with(x, if (type == "additive") 
      random + trend + seasonal
      else random * trend * seasonal)
  plot(cbind(observed = xx, trend = x$trend, seasonal = x$seasonal, random = x$random), 
       main=title, ...)
}

my_plot.decomposed.ts(td, "My Title")

这是一个ggplot版本的图表。ggplot需要一个数据框，因此第一步是将分解的时间序列转换为数据框形式，然后绘制它。

library(tidyverse) # Includes the packages ggplot2 and tidyr, which we use below

# Get the time values for the time series
Time = attributes(co2)[[1]]
Time = seq(Time[1],Time[2], length.out=(Time[2]-Time[1])*Time[3])

# Convert td to data frame
dat = cbind(Time, with(td, data.frame(Observed=x, Trend=trend, Seasonal=seasonal, Random=random)))

ggplot(gather(dat, component, value, -Time), aes(Time, value)) +
  facet_grid(component ~ ., scales="free_y") +
  geom_line() +
  theme_bw() +
  labs(y=expression(CO[2]~(ppm)), x="Year") +
  ggtitle(expression(Decomposed~CO[2]~Time~Series)) +
  theme(plot.title=element_text(hjust=0.5))

- eipi10