r - 为预测/时间序列对象操作 x 轴

Question

你好，

我试图切断/放大 R 中生成的预测的右侧。时间序列/ARIMA 代码如下所示。我尝试了多种使用子集、xlimit 的方法，但无论如何我都无法获得。我试过 coord_cartersian 但我不确定它是否适用于预测数据集(试图研究预测/ggplot 包文档但没有明确的答案)。

下面是我的代码

#time series from January 1st       2012 until 10th of august 2016
dd = ts(data = dailydemand, frequency = 365) 
dd.arima = auto.arima(dd) # Auto arima
dd.f = forecast.Arima(dd.arima, h = 7) # forecast 7 days
# getting the quantity needed for next day
n2.cnt = as.data.frame(dd.f) 
n2.cnt = as.numeric(round(dd.f [1,1]) ) 
autoplot(dd.f) + 
  ggtitle("Daily demand forecast") + 
  ylab("Count of cars") +
  geom_hline(dd.f, yintercept = n2.cnt)  

coord_cartesian 没有用，我也试过 zoom package 来放大最近 3 天

Answer 1

coord_cartesian 似乎对我有用。您没有提供 minimal reproducible example (请下次这样做)，所以这里我使用了 AirPassengers 数据集作为示例。

library(forecast)
library(ggplot2)
library(gridExtra)

dd <- AirPassengers
dd.arima <- auto.arima(dd) # Auto arima
dd.f <- forecast.Arima(dd.arima, h = 12) # forecast 12 months

检查 attr(dd.f$x, "tsp")。 x 轴似乎是实际年份，因此我们相应地用 coord_cartesian 表示限制:

attr(dd.f$x, "tsp")
# [1] 1949.000 1960.917   12.000   
g1 <- autoplot(dd.f) + 
  ggtitle("Air passengers forecast") + 
  ylab("y") 
g2 <- autoplot(dd.f) + 
  ggtitle("Air passengers forecast") + 
  ylab("y") +
  coord_cartesian(xlim = c(1960, 1962.1))
grid.arrange(g1, g2, ncol=2)