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我正在使用 Prophet 包在数据框中进行分组预测，并且我想使用分组数据框创建图。

我正在关注Using Prophet Package to Predict by Group in Dataframe in R 中的答案。与我在下面的操作相比，是否有更简单的方法来创建绘图？

library(dplyr)
library(prophet)    

df <- data_frame(ds = seq(as.Date("2017/01/01"), as.Date("2019/01/01"), "month"), 
                     a = rnorm(n = 25, mean = 100000, sd = 7500), 
                     b = rnorm(n = 25, mean = 100000, sd = 7500), 
                     c = rnorm(n = 25, mean = 100000, sd = 7500))

a、b 和 c 列是每个产品的销售编号。而且，我想对所有 3 种产品和未来 12 个时期的总销售额进行预测。

所以，我整理数据框，然后进行分组预测。

d1 <- df %>%
        gather(key = "prod", value = "y", a:c) %>%
        nest(-prod) %>%
        mutate(m = map(data, prophet)) %>%
        mutate(future = map(m, make_future_dataframe, period = 12, freq = "month")) %>%
        mutate(forecast = map2(m, future, predict)) %>%
        mutate(p = map2(m, forecast, plot))

输出如下所示：

# A tibble: 3 x 6
  dept  data              m             future                forecast               p       
  <chr> <list>            <list>        <list>                <list>                 <list>  
1 a     <tibble [25 x 2]> <S3: prophet> <data.frame [37 x 1]> <data.frame [37 x 16]> <S3: gg>
2 b     <tibble [25 x 2]> <S3: prophet> <data.frame [37 x 1]> <data.frame [37 x 16]> <S3: gg>
3 c     <tibble [25 x 2]> <S3: prophet> <data.frame [37 x 1]> <data.frame [37 x 16]> <S3: gg>

然后，我手动创建图，并使用 grid.arrange 重新排列它们

gridExtra::grid.arrange(d1$p[[1]], d1$p[[2]], d1$p[[3]]

有什么方法可以更快、更自动地做到这一点？

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2 回答 2

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我找不到将调用传递给 的方法grid.arrange，但您可以使用它do.call来避免手动选择绘图。

do.call(gridExtra::grid.arrange, d1$p)

例子：

library(dplyr)
library(prophet)  
library(tidyr)
library(purrr)

df <- data_frame(ds = seq(as.Date("2017/01/01"), as.Date("2019/01/01"), "month"), 
                 a = rnorm(n = 25, mean = 100000, sd = 7500), 
                 b = rnorm(n = 25, mean = 100000, sd = 7500), 
                 c = rnorm(n = 25, mean = 100000, sd = 7500))



d1 <- df %>%
  gather(key = "prod", value = "y", a:c) %>%
  nest(-prod) %>%
  mutate(m = map(data, prophet)) %>%
  mutate(future = map(m, make_future_dataframe, period = 12, freq = "month")) %>%
  mutate(forecast = map2(m, future, predict)) %>%
  mutate(p = map2(m, forecast, plot))
于 2019-05-30T13:25:30.450 回答
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单图： 使用牛图

cowplot::plot_grid(plotlist =d1$p)

多个图： 使用purrr::walk 函数：

walk(.x=d1$p,.f=gridExtra::grid.arrange)

.x 是第一个参数，.f 是函数。如果您需要多个参数，则应使用 walk2 (2) 或 pwalk (3+)

于 2019-06-10T21:11:06.197 回答