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次の PMI データについて、下の図のようなプロットを再現したいと思います。
date Eurozone.Markit.Composite.PMI France.Markit.Composite.PMI Germany.Markit.Composite.PMI
1 2022-1-31 52.3 52.7 53.8
2 2022-2-28 55.5 55.5 55.6
3 2022-3-31 54.9 56.3 55.1
4 2022-4-30 55.8 57.6 54.3
5 2022-5-31 54.8 57.0 53.7
6 2022-6-30 52.0 52.5 51.3
7 2022-7-31 49.9 51.7 48.1
8 2022-8-31 48.9 50.4 46.9
9 2022-9-30 48.1 51.2 45.7
10 2022-10-31 47.1 50.0 44.1
図ソース: ユーロ圏 10 月の PMI は、ブロックが景気後退に向かっている証拠を追加します
一番大事なのはやり方 中心線の上と下の領域を異なる色で塗りつぶす. R ggplot2 での実装方法 geom_step()? ありがとう。
df <- structure(list(date = c("2022-1-31", "2022-2-28", "2022-3-31",
"2022-4-30", "2022-5-31", "2022-6-30", "2022-7-31", "2022-8-31",
"2022-9-30", "2022-10-31"), Eurozone.Markit.Composite.PMI = c(52.3,
55.5, 54.9, 55.8, 54.8, 52, 49.9, 48.9, 48.1, 47.1), France.Markit.Composite.PMI = c(52.7,
55.5, 56.3, 57.6, 57, 52.5, 51.7, 50.4, 51.2, 50), Germany.Markit.Composite.PMI = c(53.8,
55.6, 55.1, 54.3, 53.7, 51.3, 48.1, 46.9, 45.7, 44.1)), class = "data.frame", row.names = c(NA,
-10L))
私のコード:
vlines <- c(45, 50, 55)
ggplot(df, aes(date, Eurozone.Markit.Composite.PMI, group = 1, color="blue")) +
geom_step() +
# geom_ribbon() +
# geom_line() +
# sapply(vlines, function(xint) geom_vline(aes(xintercept = xint)))
geom_vline(xintercept=vlines) +
theme_bw()
外：
参考文献:
使用する geom_rect そして、あなたができる少しのデータラングリング：
library(ggplot2)
library(dplyr)
df$date <- as.Date(df$date)
df <- df |>
mutate(xmax = lead(date), xmin = date, fill = Eurozone.Markit.Composite.PMI > 50)
ggplot(df, aes(x = date)) +
geom_rect(aes(xmin = xmin, xmax = xmax, ymin = 50, ymax = Eurozone.Markit.Composite.PMI, fill = fill), alpha = .6) +
geom_step(aes(y = Eurozone.Markit.Composite.PMI)) +
geom_point(data = subset(df, date %in% range(date)), aes(y = Eurozone.Markit.Composite.PMI)) +
geom_hline(yintercept = 50) +
scale_fill_manual(values = c("red", "lightgreen")) +
guides(fill = "none")
#> Warning: Removed 1 rows containing missing values (geom_rect).
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