Sparklines in ggplot2

Question

Tufte Sparklines (come illustrato nel suo bella Evidence) sono stati replicati in grafici di base come parte di YaleToolkit e ulteriormente perfezionato come risultato di this question. Le spline sono state fatte anche nel reticolo come parte del mio piccolo progetto parallelo Tufte in R (auto-promozione non intesa). Il mio obiettivo ora è replicare le sparkline di Tufte in ggplot2. Ci sono alcuni script floating around on Gist e anche come risposta a this question on SO, ma nessuno di questi fornisce una solida base per creare serie replicabili di sparkline.

Ora, mi piacerebbe che le linee di spigoli multipli assomiglino a questo (è stato fatto nella grafica di base e nello code is available here) - i punti indicano i valori massimo/minimo, il numero all'estremità destra è un valore finale in serie temporali specifiche e grigio banda mostra un quantili grezzi variano:

io non sono lontano, ma mi sono bloccato con l'assegnazione di valori minimi/massimi e le etichette:

library(ggplot2) 
library(ggthemes) 
library(dplyr) 
library(reshape) 
library(RCurl) 
dd <- read.csv(text = 
    getURL("https://gist.githubusercontent.com/GeekOnAcid/da022affd36310c96cd4/raw/9c2ac2b033979fcf14a8d9b2e3e390a4bcc6f0e3/us_nr_of_crimes_1960_2014.csv")) 
d <- melt(dd, id="Year") 
names(d) <- c("Year","Crime.Type","Crime.Rate") 
dd <- group_by(d, Crime.Type) %>% 
    mutate(color = (min(Crime.Rate) == Crime.Rate | max(Crime.Rate) == Crime.Rate)) 
ggplot(dd, aes(x=Year, y=Crime.Rate)) + 
    facet_grid(Crime.Type ~ ., scales = "free_y") + 
    geom_line(size=0.3) + geom_point(aes(color = color)) + 
    scale_color_manual(values = c(NA, "red"), guide=F) + 
    theme_tufte(base_size = 15) + 
    theme(axis.title=element_blank(), 
     axis.text.y = element_blank(), axis.ticks = element_blank()) + 
    theme(strip.text.y = element_text(angle = 0, vjust=0.2, hjust=0)) 

Answer 1

Ecco un approccio per ottenere i singoli punti colorati, così come i tre set di etichette e gli intervalli quartile ombreggiati:

# Calculate the min and max values, which.min returns the first (like your example): 
mins <- group_by(d, Crime.Type) %>% slice(which.min(Crime.Rate)) 
maxs <- group_by(d, Crime.Type) %>% slice(which.max(Crime.Rate)) 
ends <- group_by(d, Crime.Type) %>% filter(Year == max(Year)) 
quarts <- d %>% 
    group_by(Crime.Type) %>% 
    summarize(quart1 = quantile(Crime.Rate, 0.25), 
      quart2 = quantile(Crime.Rate, 0.75)) %>% 
    right_join(d) 

ggplot(d, aes(x=Year, y=Crime.Rate)) + 
    facet_grid(Crime.Type ~ ., scales = "free_y") + 
    geom_ribbon(data = quarts, aes(ymin = quart1, max = quart2), fill = 'grey90') + 
    geom_line(size=0.3) + 
    geom_point(data = mins, col = 'blue') + 
    geom_text(data = mins, aes(label = Crime.Rate), vjust = -1) + 
    geom_point(data = maxs, col = 'red') + 
    geom_text(data = maxs, aes(label = Crime.Rate), vjust = 2) + 
    geom_text(data = ends, aes(label = Crime.Rate), hjust = 0) + 
    geom_text(data = ends, aes(label = Crime.Type), hjust = 0, nudge_x = 5) + 
    expand_limits(x = max(d$Year) + (0.25 * (max(d$Year) - min(d$Year)))) + 
    scale_x_continuous(breaks = seq(1960, 2010, 10)) + 
    scale_y_continuous(expand = c(0.1, 0)) + 
    theme_tufte(base_size = 15) + 
    theme(axis.title=element_blank(), 
     axis.text.y = element_blank(), 
     axis.ticks = element_blank(), 
     strip.text = element_blank()) 

Sto assumendo che non si vuole una leggenda qui. Puoi quasi sicuramente rendere le cose più concise unendo alcuni data.frames, ma più chiamate geom sembrano essere più semplici qui.