疊加密度，非排他性子集

Question

我需要將多個密度函數映射到一個圖上。每個密度對應於我整體數據集的一個子集。子集由數據集中其中一個變量所採用的值來定義。

具體而言，我想繪製一個3年和10年的密度函數。當然，十年的期限包括較短的期限。同樣，3年的地平線密度應該採用去年的數據構建。 子集需要對應於data[period == 1,],data[period <= 3, ],data[period == 10,]。

我已經設法通過將geom_densitys彼此重疊，即通過每次重新定義數據來實現。

ggplot() + 
    geom_density(data = data[period <=3,], aes(x=BEST_CUR_EV_TO_EBITDA), alpha=.2, fill="red") + 
    geom_density(data = data[period ==1,], aes(x=BEST_CUR_EV_TO_EBITDA), alpha=.2, fill="grey") + 
    geom_density(data = data, aes(x=BEST_CUR_EV_TO_EBITDA), alpha=.2, fill="green") 

它工作正常，但我覺得這是不這樣做的正確方法（實際上，它使得例如，一個傳奇繁瑣的創建）。

在另一方面，做這樣的：

ggplot(data, aes(x=BEST_CUR_EV_TO_EBITDA, color=period)) + 
    geom_density(alpha=.2, fill="blue") 

不會做，因爲這樣的時間段被認爲是相互排斥的。

有沒有一種方法可以根據period所取的值指定aes(color)，其中子集重疊？

運行代碼：

library(data.table) 
library(lubridate) 
library(ggplot2) 
    YEARS <- 10 
    today <- Sys.Date() 
    lastYr <- Sys.Date()-years(1) 
    last3Yr <- Sys.Date()-years(3) 
    start.date = Sys.Date()-years(YEARS) 
    date = seq(start.date, Sys.Date(), by=1) 
    BEST_CUR_EV_TO_EBITDA <- rnorm(length(date), 3,1) 
    data <- cbind.data.frame(date, BEST_CUR_EV_TO_EBITDA) 
    data <- cbind.data.frame(data, period = rep(10, nrow(data))) 

    subPeriods <- function(aDf, from, to, value){ 
    aDf[aDf$date >= from & aDf$date <= to, "period"] = value 
    return(aDf) 
    } 

    data <- subPeriods(data, last3Yr, today, 3) 
    data <- subPeriods(data, lastYr, today, 1) 
    data <- data.table(data) 



    colScale <- scale_colour_manual(
    name = "horizon" 
    , values = c("1 Y" = "grey", "3 Y" = "red", "10 Y" = "green")) 

    ggplot() + 
    geom_density(data = data[period <=3,], aes(x=BEST_CUR_EV_TO_EBITDA), alpha=.2, fill="red") + 
    geom_density(data = data[period ==1,], aes(x=BEST_CUR_EV_TO_EBITDA), alpha=.2, fill="grey") + 
    geom_density(data = data, aes(x=BEST_CUR_EV_TO_EBITDA), alpha=.2, fill="green") + 
    colScale 

Answer 1

一個來處理相關分組的方法是創建基於現有組獨立的分組。我選擇了下面做的方式是通過與mutate功能，其中

• period_one = BEST_CUR_EV_TO_EBITDA爲週期== 1的值
• period_three = BEST_CUR_EV_TO_EBITDA價值創造三個新列（period_one，period_three和period_ten）爲週期< = 1
• period_ten = BEST_CUR_EV_TO_EBITDA值的所有時段

這些colu然後使用gather函數將mns轉換成長格式，其中列（period_one,period_three和period_ten）被堆疊在「period」變量中，並且列「val」中的對應值被堆疊。

df2 <- data %>% 
    mutate(period_one=ifelse(period==1, BEST_CUR_EV_TO_EBITDA, NA), 
      period_three=ifelse(period<=3, BEST_CUR_EV_TO_EBITDA, NA), 
      period_ten=BEST_CUR_EV_TO_EBITDA) %>% 
    select(date, starts_with("period_")) %>% 
    gather(period, val, period_one, period_three, period_ten) 

的ggplot是直接用由獨立的分組長格式：

ggplot(df2, aes(val, fill=period)) + geom_density(alpha=.2)