Rのggplot2で軸の値を力技で任意の値に変えたい

タイトルの通り。やるときにちょっと調べることがあるのでメモしておく。下記はx軸のことをずっとやっているがy軸も似た要領でできるはず。ただy軸いじるのはEvilな例が多いと思う。

{ggplot2}で軸の値を力技で任意の値に変えたいと思った。本来は軸の値用のデータを持っておくのが良いと思うが、グラフを作ったあとに軸の値を変えたいと思った。いろいろな方法があると思うが、自分でやる用のメモをしておく。

適当なデータを作っておく。

set.seed(123)
df <- data.frame(x = 1:28,
                 y = rnorm(28, 100, 10))

これを{ggplot2}で適当なグラフを作ってみる。

library(ggplot2)
ggplot(df, aes(x = x, y = y)) +
  geom_line()

f:id:indenkun:20220215165945p:plain

このグラフのx軸が実は1980～2007年のデータだったとき、つまり、1が1980で30が2007になるとうれしい。

もちろん、軸用の値をもっているのがいいが、scale_x_continuous()をつかって置き換えることもできる。

ggplot(df, aes(x = x, y = y)) +
  geom_line() +
  scale_x_continuous(breaks = seq(1, 28, 9), labels = seq(1980, 2007, 9))

f:id:indenkun:20220215165957p:plain

置き換えられる値と置き換えたい値を指定するとうまくできる。

これは関数が勝手に作ってくれる{ggplot2}系のグラフをいじるときにつかえる。

例えば、{CausalImpact}で作られるグラフはggplotオブジェクトになっているので、

library(CausalImpact)

##  要求されたパッケージ bsts をロード中です

##  要求されたパッケージ BoomSpikeSlab をロード中です

##  要求されたパッケージ Boom をロード中です

##  要求されたパッケージ MASS をロード中です

## 
##  次のパッケージを付け加えます: 'Boom'

##  以下のオブジェクトは 'package:stats' からマスクされています: 
## 
##      rWishart

## 
##  次のパッケージを付け加えます: 'BoomSpikeSlab'

##  以下のオブジェクトは 'package:stats' からマスクされています: 
## 
##      knots

##  要求されたパッケージ zoo をロード中です

## 
##  次のパッケージを付け加えます: 'zoo'

##  以下のオブジェクトは 'package:base' からマスクされています: 
## 
##      as.Date, as.Date.numeric

##  要求されたパッケージ xts をロード中です

## 
##  次のパッケージを付け加えます: 'bsts'

##  以下のオブジェクトは 'package:BoomSpikeSlab' からマスクされています: 
## 
##      SuggestBurn

impact <- CausalImpact(df["y"], 
                       pre.period = c(1, 18),
                       post.period = c(19, 28))
plot(impact)

f:id:indenkun:20220215170008p:plain

で作られるもののx軸を任意の値（1を1980、28を2007）にしたいときに、

plot(impact) +
  scale_x_continuous(breaks = seq(1, 28, 9), labels = seq(1980, 2007, 9))

f:id:indenkun:20220215170018p:plain

とするとx軸を書き換えられる。{ggplot2}の機能を使っているのでオブジェクトがggplotなら汎用性があると思う。ただ注意しないと嘘っぱちグラフになってしまうかもしれない。

そもそも{CausalImpact}でx軸を任意の年にしたいのであればzooオブジェクトを作ってやれば素直にできるとおもう。

times <- seq.Date(as.Date("1980-01-01"), as.Date("2007-01-01"), by = "year")
df2 <- zoo(df, times)
impact <- CausalImpact(df2$y, 
                       pre.period = times[c(1, 18)],
                       post.period = times[c(19, 28)])
plot(impact) +
  scale_x_date(date_labels = "%Y")