Getting graphical spikes in ggplot2 - r

I'm trying to plot a simple graph that show the increase in wealth for two different investment strategies. When using the standard graph from R it works, but when I try to use ggplot2 I get these weird spikes in the lines.
Does any have any idea what could be causing this?
I've tried to simply the code as much as possible:
For the standard graph
ind.ts = ts(cbind(ind.passive,ind.active), start=c(insample.endstart,1),frequency=12)
plot(log(ind.ts),type="lines", col=c("blue","red"))
legend(x="topleft", legend=c("Passive","Active"), col=c("blue","red"), lty=1)
For the ggplot graph
testers=data.frame(ind.ts)
ggplot(testers, aes(date)) +
geom_line(aes(y = log(ind.passive), colour = "Passive",size="1")) +
geom_line(aes(y = log(ind.active), colour = "Active",size="1"))
The Ind.ts data set
structure(c(1, 1.026669, 1.066102329621, 1.09764083483818, 1.13073909657189,
1.17422279926966, 1.201650295415, 1.24229131005623, 1.24436842112664,
1.29675757602449, 1.29281154272065, 1.34840890311535, 1.37447769243928,
1.42187380670767, 1.43432089001159, 1.44828830683852, 1.47037760009442,
1.50663270057995, 1.51269991046518, 1.44617893190248, 1.47609892782461,
1.55880475075062, 1.60230787373457, 1.72267003659376, 1.6884336922865,
1.7947931958647, 1.80827747714523, 1.73407842742553, 1.83823238001199,
1.94879470474019, 2.03637158997651, 2.19836698633073, 2.07500122615881,
2.18823196806907, 2.11573803119891, 2.21303659177769, 2.25083083069207,
2.27667036862841, 2.44006700098487, 2.56495939036328, 2.59127330874902,
2.54554769994283, 2.64902166839781, 2.62135793511473, 2.24229384954953,
2.38534322797539, 2.58003017155629, 2.73574015247005, 2.89313822640227,
3.01496249083961, 2.92082933195062, 3.03735873897812, 3.15584610338566,
3.08028252428619, 3.25121048184135, 3.15027015001163, 3.13383204036887,
3.04763285626648, 3.24152630621501, 3.30661615444381, 3.5011906754359,
3.32628169286315, 3.26271977599422, 3.58162126961968, 3.47465973202375,
3.4018482373392, 3.48660188432426, 3.43296051433394, 3.64465402445034,
3.45302176049876, 3.43920276741325, 3.16710336206381, 3.18321124976327,
3.29673729577483, 2.9957319937214, 2.80662641161774, 3.02543381329387,
3.04403720581181, 2.97111425050939, 2.94227958670819, 2.75683358891715,
2.53472102032527, 2.58379068455775, 2.78122846592754, 2.80549468429276,
2.76500859050373, 2.71079783207832, 2.81360212906206, 2.64401226073284,
2.62324090041252, 2.43641368348514, 2.24723834303094, 2.26148583412576,
2.01595857860056, 2.19346574740491, 2.32192606890168, 2.18514140418268,
2.12856372294559, 2.09571359900937, 2.1165869064555, 2.29149953181808,
2.41150994529845, 2.44221328992199, 2.48518647497146, 2.53301388868229,
2.50620193667058, 2.64742390960003, 2.6698343529948, 2.80897010046677,
2.86115795596334, 2.89979789415863, 2.85611823847891, 2.81197121886675,
2.84980347964538, 2.90496997540435, 2.80930350417434, 2.81972040156782,
2.85016210302314, 2.89418855702854, 3.00999951213804, 3.11183381563269,
3.03729294841303, 3.09892873421517, 3.04396923311387, 2.98710484387007,
3.08097760069353, 3.08499827646243, 3.20047593194697, 3.16912086924169,
3.19575099190593, 3.14371138275373, 3.25904157854143, 3.26071346687123,
3.3485896948034, 3.35499219829987, 3.3971510302637, 3.44342702159796,
3.34200432210381, 3.3473849490624, 3.36955802696499, 3.4464479715823,
3.53637269205683, 3.65311189099431, 3.71864871831875, 3.7710110109214,
3.82954087282191, 3.75144504580245, 3.79450413203817, 3.96444479409563,
4.09921609487092, 4.03197255405065, 3.90887240000293, 3.96507025849778,
4.11298323942078, 4.18000430130714, 4.00202389816178, 3.973681564915,
3.73688988046171, 3.6132997214452, 3.59812747591486, 3.77562310430174,
3.82238042082541, 3.50029900180582, 3.47233161278139, 3.52122551422096,
3.20811814149644, 2.67119786498117, 2.47785656351383, 2.50381211101664,
2.29590056094204, 2.04999813136234, 2.23149881591877, 2.44744541933286,
2.58359925545577, 2.59022877114527, 2.78828284344458, 2.88774646903593,
2.99667515359443, 2.94310059519847, 3.1174675330616, 3.17829867703423,
3.06610473373492, 3.15882374088307, 3.34981254190434, 3.40448483240076,
3.13064849939144, 2.96722864772321, 3.17659630110655, 3.0311907820197,
3.30193068028814, 3.42901538831107, 3.42659107443153, 3.65581631094671,
3.74411158648869, 1, 1.026669, 1.066102329621, 1.09764083483818,
1.13073909657189, 1.17422279926966, 1.201650295415, 1.24229131005623,
1.24436842112664, 1.29675757602449, 1.29281154272065, 1.34840890311535,
1.37447769243928, 1.42187380670767, 1.43432089001159, 1.44828830683852,
1.47037760009442, 1.50663270057995, 1.51269991046518, 1.44617893190248,
1.47609892782461, 1.55880475075062, 1.60230787373457, 1.72267003659376,
1.6884336922865, 1.7947931958647, 1.80827747714523, 1.73407842742553,
1.83823238001199, 1.94879470474019, 2.03637158997651, 2.19836698633073,
2.07500122615881, 2.18823196806907, 2.11573803119891, 2.21303659177769,
2.25083083069207, 2.27667036862841, 2.44006700098487, 2.56495939036328,
2.59127330874902, 2.54554769994283, 2.64902166839781, 2.62135793511473,
2.24229384954953, 2.2509042579318, 2.25833224198298, 2.39462710945113,
2.53239958556629, 2.63903386731532, 2.55663795191, 2.6586375796394,
2.76235103162114, 2.69620929852, 2.84582464870417, 2.75747033083585,
2.74308185064955, 2.66763064126559, 2.83734797029354, 2.89432191753704,
3.06463539645259, 2.91153540595201, 2.85589887587967, 3.13503728790702,
3.04141253434097, 2.97767973468385, 3.05186564759377, 3.00491269460554,
3.19021063591839, 3.02247255089243, 3.01037661574376, 3.02584995154869,
3.04040428981563, 3.05344762421894, 3.06587515604951, 3.07715757662378,
3.08709679559627, 3.09641982791897, 3.10543040961822, 3.1145293207184,
3.12325000281641, 3.13012115282261, 3.13575537089769, 3.14064714927629,
3.14507546175677, 3.14941566589399, 3.15395082445288, 3.15865021118131,
2.96826256970236, 2.97253686780273, 2.97675787015501, 2.98092533117323,
2.98494958037031, 2.98900911179961, 2.99295460382719, 2.99603734706913,
2.99900342404273, 3.00194244739829, 3.00488435099674, 3.00770894228668,
3.01053618869243, 3.16820398996663, 3.20854156316688, 3.26499906051237,
3.32783396743193, 3.29260884488666, 3.47814406068718, 3.5075865501609,
3.69038091563598, 3.75894450266758, 3.80970904817611, 3.75232340078343,
3.69432373797752, 3.74402716954827, 3.81650404749639, 3.69081893620424,
3.70450449281968, 3.74449832332416, 3.80233958892455, 3.95449020757537,
4.08827852027806, 3.99034789660332, 4.07132402646909, 3.99911909485966,
3.92441155104859, 4.04774010845184, 4.05302240929337, 4.20473514411804,
4.16354135391111, 4.19852759190803, 4.1301587686014, 4.28167777318631,
4.28387427388395, 4.39932468556512, 4.40773619436392, 4.4631238073823,
4.52392047988646, 4.39067292607189, 4.39774190948286, 4.42687255189128,
4.52788935665288, 4.64603104574667, 4.79940117659781, 4.88550243370598,
4.95429519347499, 5.03119080917292, 4.92858973500145, 4.9851600879798,
5.20842546768007, 5.38548589145385, 5.29714238089044, 5.13541532685947,
5.20924719301373, 5.40357295030192, 5.49162417152709, 5.25779630592764,
5.22056059248906, 4.90946738678263, 4.91815714405724, 4.9233212090585,
4.92863839596428, 4.93573563525447, 4.94338602548911, 4.95010903048378,
4.95718768639737, 4.96184744282258, 4.96462607739057, 4.96542041756295,
4.96556938017547, 4.96611559280729, 4.9673571217055, 4.9682512459874,
4.96889711864938, 4.96964245321718, 4.97038789958516, 4.9711334577701,
5.14846373047568, 5.34266893085295, 5.24715269570716, 5.55802550431702,
5.66647925598276, 5.46645253824657, 5.63175806300315, 5.97226541900844,
6.06973876291208, 5.58152539525601, 5.29016976962365, 5.2908574916937,
5.04867378086891, 5.04933010846042, 5.24366872567485, 5.2399614518858,
5.59049391317115, 5.72551552216206), .Dim = c(194L, 2L), .Dimnames = list(
NULL, c("ind.passive", "ind.active")), .Tsp = c(1995, 2011.08333333333,
12), class = c("mts", "ts", "matrix"))
The date data set
structure(c(1995.1, 1995.2, 1995.3, 1995.4, 1995.5, 1995.6, 1995.7,
1995.8, 1995.9, 1995.1, 1995.11, 1995.12, 1996.1, 1996.2, 1996.3,
1996.4, 1996.5, 1996.6, 1996.7, 1996.8, 1996.9, 1996.1, 1996.11,
1996.12, 1997.1, 1997.2, 1997.3, 1997.4, 1997.5, 1997.6, 1997.7,
1997.8, 1997.9, 1997.1, 1997.11, 1997.12, 1998.1, 1998.2, 1998.3,
1998.4, 1998.5, 1998.6, 1998.7, 1998.8, 1998.9, 1998.1, 1998.11,
1998.12, 1999.1, 1999.2, 1999.3, 1999.4, 1999.5, 1999.6, 1999.7,
1999.8, 1999.9, 1999.1, 1999.11, 1999.12, 2000.1, 2000.2, 2000.3,
2000.4, 2000.5, 2000.6, 2000.7, 2000.8, 2000.9, 2000.1, 2000.11,
2000.12, 2001.1, 2001.2, 2001.3, 2001.4, 2001.5, 2001.6, 2001.7,
2001.8, 2001.9, 2001.1, 2001.11, 2001.12, 2002.1, 2002.2, 2002.3,
2002.4, 2002.5, 2002.6, 2002.7, 2002.8, 2002.9, 2002.1, 2002.11,
2002.12, 2003.1, 2003.2, 2003.3, 2003.4, 2003.5, 2003.6, 2003.7,
2003.8, 2003.9, 2003.1, 2003.11, 2003.12, 2004.1, 2004.2, 2004.3,
2004.4, 2004.5, 2004.6, 2004.7, 2004.8, 2004.9, 2004.1, 2004.11,
2004.12, 2005.1, 2005.2, 2005.3, 2005.4, 2005.5, 2005.6, 2005.7,
2005.8, 2005.9, 2005.1, 2005.11, 2005.12, 2006.1, 2006.2, 2006.3,
2006.4, 2006.5, 2006.6, 2006.7, 2006.8, 2006.9, 2006.1, 2006.11,
2006.12, 2007.1, 2007.2, 2007.3, 2007.4, 2007.5, 2007.6, 2007.7,
2007.8, 2007.9, 2007.1, 2007.11, 2007.12, 2008.1, 2008.2, 2008.3,
2008.4, 2008.5, 2008.6, 2008.7, 2008.8, 2008.9, 2008.1, 2008.11,
2008.12, 2009.1, 2009.2, 2009.3, 2009.4, 2009.5, 2009.6, 2009.7,
2009.8, 2009.9, 2009.1, 2009.11, 2009.12, 2010.1, 2010.2, 2010.3,
2010.4, 2010.5, 2010.6, 2010.7, 2010.8, 2010.9, 2010.1, 2010.11,
2010.12, 2011.1, 2011.2), .Tsp = c(1995, 2011.08333333333, 12
), class = "ts")

The spikes are in your data, specifically in the crummy way the dates are stored. January, February, March 1995 are coded as 1995.10, 1995.20, 1995.30, but then October, November, and December are 1995.10, 1995.11, 1995.12. When you pass your time series to ggplot you maybe saw a warning like:
Don't know how to automatically pick scale for object of type ts. Defaulting to continuous
So ggplot just converted to numerics, giving October the same x value as January and inserting Nov and Dec before February, causing your spikes. Since your samples (as far as I checked) are spaced every month, you could add a new column to your data like this:
ind.df <- as.data.frame(ind.ts)
ind.df$date <- seq(as.Date('1995-01-01'), as.Date('2011-02-01'), by = "month")
Then, ggplot works best with long-format data, so we can melt it
library(reshape2)
ind.melt <- melt(ind.df, id.vars = "date")
ggplot(ind.melt, aes(x = date, y = value, color = variable) +
geom_line(size = 1)
And the spikes are gone.
One other note, in ggplot don't put anything inside aes() that isn't mapping to a data column. In your post, inside aes() you have size = "1". You don't need the quotes around 1, and since it applies to the whole layer you should put it outside of aes().

The following example illustrates that for a very simple example, the plots from the basic R plotting and ggplot2 are the same, i.e. basic plotting does not get rid of the spikes, nor does ggplot2 introduces spikes. You need to make your example more complete, i.e. provide us with a sample of your data that reproduces the issue you see.
x = 1:100
y = runif(100)
y[50] = 5
plot(x, y)
library(ggplot2)
qplot(x, y, geom = 'line')

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Determine start date within time series

I hope you're doing well! I have a theoretical time-series analysis problem I hope that you can help me sort out.
To start, you'll find a reproducible example of my dataset below. Date is in a daily timescale. Q25 is 25th or lower quartile of my non-transformed data, Q75 is the 75th or upper quartile of my non-transformed data, fit is local weighted fit of the median, firstder is the first derivative of fit, and secondder is the second derivative of fit.
Plotting out fit produces two oscillations and then a steady increase in the data. Plotting the quartiles around that produces a large spread of data that narrows towards the increase in fit data. The first derivative shows the rate of change of the fit and this is where my issue comes in. I'm not sure where the increase in fit data starts based on the first derivative data. Logically, I know the signal-to-noise start date has to occur after March 7 (based on the quartiles), and before March 20 (before the steady increase in fit data). And this is also represented in the first derivative for about the same interval where the negative-to-positive inflection point changes on March 5th, becomes positive on March 16th, and then produces a stationary time series.
All that being said, should my exact start date be the change in the inflection point from the first derivative, or be the first positive value on March 16th?
I appreciate your time in this problem and any thoughts you may have!
data<-structure(list(Date = structure(c(1485950474, 1486036874, 1486123274,
1486209674, 1486296074, 1486382474, 1486468874, 1486555274, 1486641674,
1486728074, 1486814474, 1486900874, 1486987274, 1487073674, 1487160074,
1487246474, 1487332874, 1487419274, 1487505674, 1487592074, 1487678474,
1487764874, 1487851274, 1487937674, 1488024074, 1488110474, 1488196874,
1488283274, 1488369674, 1488456074, 1488542474, 1488628874, 1488715274,
1488801674, 1488888074, 1488974474, 1489060874, 1489147274, 1489233674,
1489320074, 1489406474, 1489492874, 1489579274, 1489665674, 1489752074,
1489838474, 1489924874, 1490011274, 1490097674, 1490184074, 1490270474,
1490356874, 1490443274, 1490529674, 1490616074, 1490702474, 1490788874,
1490875274, 1490961674, 1491048074, 1491134474, 1491220874, 1491307274,
1491393674, 1491480074, 1491566474, 1491652874, 1491739274, 1491825674,
1491912074, 1491998474, 1492084874, 1492171274, 1492257674, 1492344074,
1492430474, 1492516874, 1492603274, 1492689674, 1492776074, 1492862474,
1492948874, 1493035274, 1493121674, 1493208074, 1493294474, 1493380874,
1493467274, 1493553674, 1493640074, 1493726474, 1493812874, 1493899274,
1493985674, 1494072074, 1494158474, 1494244874, 1494331274, 1494417674,
1494504074, 1494590474, 1494676874, 1494763274, 1494849674, 1494936074,
1495022474, 1495108874, 1495195274, 1495281674, 1495368074), tzone = "UTC", class = c("POSIXct",
"POSIXt")), Q25 = c(-1.61495132528742, -3.86616056128065, -3.92140420424278,
-4.8011229557052, -8.64427034627082, -3.11323607034871, -4.3673083843457,
-1.45023104534208, 0.395769745934938, -1.49394189431791, -3.54063822876105,
-4.36090193633662, -0.966958995958447, -2.43233048854294, -0.181367797683111,
0.826258942687981, 3.36833418895383, -6.8991417494414, -1.15773470862185,
-1.75360705873163, 1.83790453304777, 2.11575746130393, -3.82025172988123,
0.679651741170909, -4.64628184041103, -6.91923314565111, 0.550274303541761,
0.104011128328036, -0.895257855280075, -0.801630235696042, 2.27958927430356,
2.98003963398985, 3.41649824319921, 1.56559818977215, -2.20923132476973,
0.552658760232765, 0.15158829140461, -4.75454688546242, -0.595460561248954,
-2.53729443345183, -0.826010503400985, -5.20578683534568, -2.78364193219594,
-3.62503323095109, 3.37820215582788, -2.53645164034493, -1.76051141957494,
-1.0256290530567, 1.94178279643985, 0.261239031590387, 0.00321585342072063,
2.87814873140354, -2.26732156613212, 2.65097224867168, -4.16746046231376,
1.64816233695592, 3.50505415841016, 2.83685877611882, 1.66353660199615,
2.27900517713667, 5.47721995923733, -5.31044894311933, 7.30753839733595,
5.50143585044911, -1.25129055380416, -2.41051058119916, 3.69266303212359,
2.28752278841533, -0.275687673398348, 5.74597173218469, 6.5773422259343,
3.72096844335478, 2.05388534852328, 5.41063696868948, 0.526467452167141,
1.60445671702256, -1.80394989627014, 1.56432488418924, 5.95370989889123,
7.94953250403525, 4.09121878799004, 2.11516919787794, -2.12808005361608,
6.77215849921842, 9.53718510298556, 4.16562173164636, 10.4573226478082,
7.703077796612, 7.55811710979136, 4.47194951592662, 10.2104312432178,
11.3454383477984, 0.997649090931488, 4.84898050707927, 10.8819209584302,
8.06296236341084, 11.3317616787558, 7.51878628894305, 7.87729934765305,
11.9108509727303, 6.77401202490232, 5.36297357453455, 10.6362047038983,
8.68979831512869, 4.0465996534104, 11.9579904470733, 9.41141176380086,
10.5754750604254, 12.6944336852953, 7.61563466861022), Q75 = c(5.93775779359077,
26.4536084846094, 7.92690107568623, 16.195405687679, 3.47567054091916,
34.9690262666155, 15.5126126583077, 24.4425589002446, 29.7425859431597,
23.1420118192775, 26.827758017105, 18.6306368759596, 19.759179203689,
10.0667740183259, 30.9080218485755, 10.0628623899296, 21.1120424008512,
12.1232187464341, 14.9571040303508, 11.4927011052638, 16.1617172813173,
19.0606972964125, 8.39991659547325, 9.5080530252195, 10.2717546026802,
12.018391863395, 27.2666992661895, 12.5172584337237, 19.9658806224003,
6.90019918091751, 18.4119063276997, 23.2991253786256, 27.95161418973,
16.9477966472485, 26.3880458021082, 19.2178725103802, 5.58699033890406,
9.82525729279156, 6.22139350667344, 5.6625294221828, 8.18283315939774,
4.78856479855966, 4.91215612536983, 5.35278870440784, 15.7471499356884,
7.95473965312171, 7.58463611165082, 6.03119890210746, 9.88624343762245,
6.66377352843609, 6.92675024060609, 7.20403099201013, 6.96877369392089,
17.7034248870798, 6.22890341708267, 6.1624397247754, 23.3856864094132,
7.13518162203812, 6.96344109315883, 7.69414570220079, 18.0859103957135,
7.52300478408242, 10.1635801549871, 10.021556657451, 8.51746254314866,
7.83000625461296, 15.4938419153615, 8.6844260972191, 8.07596479745038,
13.1423674521087, 8.04161364299224, 10.7442773622841, 8.58410892324644,
9.08436532340561, 8.84748510783176, 9.27529549461203, 9.01978932806698,
9.99776533859531, 9.61123990151036, 11.2228855544025, 10.3285714984086,
10.7107229417799, 11.452541129334, 11.9951421202043, 11.3568792509498,
11.139621487692, 12.957244784325, 13.1010906952192, 11.8445972599726,
12.8124554609003, 12.1817389611984, 13.4529860098547, 13.1808997426024,
12.568956945967, 13.9405958892683, 14.4445923505263, 14.5816203429081,
12.798362023978, 13.7926596005317, 14.3284196983115, 14.3967490595795,
14.3699332949429, 13.8061418130819, 15.4045229902535, 15.328632395916,
15.5928587109464, 15.5111381098579, 15.7167488979248, 16.4121827249844,
16.7700564366026), fit = c(1.3157822724014, 1.44491806546299,
1.67963756121542, 1.96834398237369, 2.32222986513481, 2.73223146146706,
3.16143742264514, 3.74278329406317, 4.4673163398484, 5.08529278937518,
5.58735598987316, 6.01592790788482, 6.19893270175371, 6.0219082198616,
5.64253432163072, 5.29694818196536, 4.89670493804841, 4.35145910275626,
3.89449691453349, 3.48150649031492, 3.06858491643756, 2.88963188544926,
3.13399806321574, 3.62311989322663, 4.03902573446563, 4.40598627768245,
4.84291047423098, 5.1737840740012, 5.3972440468493, 5.5747020603732,
5.62430591107552, 5.42843052467024, 5.07513358262307, 4.79108701506415,
4.59907825712695, 4.39731440509327, 4.22559688081583, 4.10100609028878,
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13.346284619515, 13.6054940294766, 13.9436193637562, 14.2337005769519,
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), firstder = c(0.0542499277820437, 0.193160412687084, 0.264645386746196,
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), secondder = c(0.172623240328004, 0.105197729482076, 0.0377722186361492,
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-0.228684732948264, 0.119456036422192, -0.0494706884442619, -0.249992321034509,
0.184379723668058, 0.037337459634748, -0.0692564508812885, 0.242328440097658,
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0.165027418734192, -0.170539266604553, -0.1157370942994, -0.0112075449131641,
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0.12142713171643, -0.055788051724031, 0.0453710545782453, 0.0534593199873461,
0.0235248049074466, 0.0209743404824492, -0.0265301103720232,
-0.00967089362291196, 0.0731788108177152, 0.0556600289966314,
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0.0368435715219322, 0.0020795443593542, -0.0408607112011232,
0.0485385532597613, 0.118361179389404, 0.0480133012155273, -0.058582581535485,
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-0.0126622252088158, -0.0421199498823812, 0.0413010985037516,
0.117248951520421, 0.0585658398394289, -0.045854748998357, -0.0776621731946507,
-0.0109836217915529, 0.0301421839292724, -0.0477608577296227,
-0.0518357302381656, 0.0872367662803821, 0.168199146272765, 0.0835226405276321,
-0.0431290697072093, 0.039000331547431, 0.0904456574959092, -0.0891636664849909,
-0.148245088843424, -0.0514561657081618, 0.00627334028739845,
0.00932653803506511, -0.036714228160621, 0.00401303926886598,
-0.0326019391733094, -0.0272955247353401, 0.0407768868811118,
0.0756503032722406, 0.0232879385327998, -0.0356623156999039,
-0.0182042162604343, 0.012405297305115, -0.0311314558844096,
-0.0757327062857556, -0.0438842167278324, 0.0534484315397847,
-0.00263093389834701, -0.0407968808622812, 0.0513899218257041,
0.161084849737891, 0.10414140315619, -0.105434010860225, 0.0317302108906947,
0.105366400083279, -0.256112774850456, -0.151872260620654, -0.0476317463908522
)), row.names = c(NA, -110L), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"
))
If the problem is to find where the fit column starts rising then fit a curve made up of a horizontal line segment followed by a sloped line segment (red in the graph) and report the changepoint (Date0 and dashed line in graph).
# calculate starting values, st
fm0 <- lm(fit ~ Date, data, subset = seq(to = nrow(data), length = 20))
st <- c(mean(data$fit[1:20]), coef(fm0))
names(st) <- c("a0", "a", "b")
fm <- nls(fit ~ pmax(a0, a + b * as.numeric(Date)), data, start = st)
# solve a0 = a + b * Date0 for Date0 using calculated a0, a and b
Date0 <- with(as.list(coef(fm)), .POSIXct((a0 - a)/b))
plot(fit ~ Date, data, ylab = "")
lines(fitted(fm) ~ Date, data, col = "red")
abline(v = Date0, lty = 2)
Date0
## [1] "2017-03-21 07:53:56 EDT"

How to color scatter plot points based on temporal sequence

I have a dataframe with observations of a temporal event. I can easily plot the observations based on their Xand Y values, either in base R or ggplot2:
plot(df$Y ~ df$X)
ggplot(df, aes(x=X, y=Y)) +
geom_point()
What I'd like to do though is add in the temporal dimension by coloring the observations differently depending on the time they were made. This could be done by defining thresholds for different time steps and assigning discrete colors to each time step. But what I'm interested in is a continuous coloring where the flow of time can be directly read off the flow of colors or color hues or color transparencies. Any help is greatly appreciated.
Reproducible data (slightly shorter than data underlying shown graphs):
structure(list(X = c(171.000358830368, 171.453956550099, 171.075127685269,
171.140924277581, 171.271520544141, 171.582558980529, 171.23762532992,
171.70218914837, 171.318375693213, 170.939546828382, 171.70218914837,
171.779948757467, 171.809856299427, 172.066064242221, 171.603494259901,
171.718139837416, 171.947430992445, 171.930483385334, 172.002261486039,
172.153793031971, 122.654817251517, 171.710164492893, 172.012230666692,
171.395138384244, 171.750041215507, 171.631407965731, 171.927492631138,
172.059085815763, 171.816834725885, 170.787018364384, 170.328436054326,
170.083194210252, 170.405198745358, 170.505887469957, 170.429124778926,
171.187779426653, 171.00634033876, 170.984408141322, 170.731190952725,
170.924593057402, 170.570687144205, 170.751129314032, 170.539782684179,
170.561714881617, 170.461026157017, 170.631499146191, 170.686329639785,
170.863781055416, 170.782033774058, 170.655425179759, 170.645455999106,
170.612557702949, 170.658415933955, 170.514859732545, 170.382269629855,
170.167932245806, 170.187870607113, 169.841940038438, 175.365863038509,
190.973612269532, 206.626222813496, 214.924568789419, 214.509850874236,
211.538038121446, 209.610995501136, 207.007045514458, 204.585531533737,
202.489012842319, 200.693563406635, 199.331773329375, 198.61997383072,
198.494362154486, 202.238786407918, 205.8695620019, 206.616253632843,
207.53541208909, 208.81146721273, 209.850255836818, 210.903998231887,
211.630751501523, 211.825150524265, 211.487195300113, 210.759445112412,
209.407624215806, 207.816542983517, 205.843642132201, 203.585622714198,
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317082, 317099, 317115, 317132, 317149, 317165, 317182, 317199,
317215, 317236, 317253, 317269, 317286, 317303, 317319, 317336,
317353, 317369, 317386, 317403, 317419, 317436, 317453, 317469,
317486, 317503, 317519, 317536, 317553, 317569, 317586, 317603,
317619, 317636, 317653)), row.names = c(123318L, 123324L, 123333L,
123343L, 123354L, 123363L, 123370L, 123373L, 123376L, 123384L,
123391L, 123399L, 123406L, 123414L, 123424L, 123434L, 123438L,
123440L, 123444L, 123446L, 123449L, 123459L, 123468L, 123477L,
123483L, 123491L, 123502L, 123505L, 123509L, 123516L, 123523L,
123526L, 123532L, 123538L, 123548L, 123556L, 123565L, 123570L,
123574L, 123576L, 123580L, 123586L, 123593L, 123602L, 123611L,
123617L, 123623L, 123627L, 123631L, 123640L, 123648L, 123652L,
123663L, 123671L, 123674L, 123677L, 123684L, 123691L, 123696L,
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123794L, 123800L, 123807L, 123813L, 123816L, 123819L, 123823L,
123833L, 123842L, 123850L, 123861L, 123869L, 123876L, 123884L,
123892L, 123897L, 123904L, 123910L, 123912L, 123917L, 123926L,
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123968L, 123975L, 123981L, 123988L, 123996L, 124005L, 124015L,
124020L, 124023L, 124029L, 124036L, 124045L, 124054L, 124063L,
124069L, 124079L, 124085L, 124094L, 124103L, 124112L, 124117L,
124124L, 124127L, 124130L, 124137L, 124146L, 124158L, 124169L,
124177L, 124184L, 124189L, 124195L, 124203L, 124213L, 124220L,
124227L, 124234L, 124244L, 124252L, 124257L, 124259L, 124262L,
124265L, 124271L, 124279L, 124291L, 124299L, 124304L, 124312L,
124321L, 124324L, 124328L, 124337L, 124343L, 124347L, 124354L,
124363L, 124415L, 124424L, 124426L, 124435L, 124440L, 124446L,
124454L, 124461L, 124467L, 124469L, 124476L, 124486L, 124493L,
124496L, 124504L, 124510L, 124519L, 124524L, 124531L, 124539L,
124550L, 124555L, 124558L, 124560L, 124564L, 124569L, 124579L,
124586L, 124595L, 124599L, 124608L, 124617L, 124622L, 124629L,
124634L, 124636L, 124640L, 124645L, 124653L, 124660L, 124669L,
124681L, 124694L, 124700L, 124709L, 124716L, 124722L, 124727L,
124730L, 124733L, 124738L, 124743L, 124748L, 124755L, 124766L,
124774L, 124782L, 124786L, 124793L, 124801L, 124808L, 124812L,
124821L, 124831L, 124844L, 124852L, 124861L, 124867L, 124873L,
124877L, 124883L, 124890L, 124901L, 124912L, 124917L, 124921L,
124926L, 124934L, 124943L, 124948L, 124956L, 124958L, 124962L,
124968L, 124977L, 124986L, 124995L, 125005L, 125013L, 125015L,
125018L, 125025L, 125036L, 125046L, 125051L, 125056L, 125063L,
125072L, 125076L, 125078L, 125082L, 125084L, 125091L, 125100L,
125111L, 125118L, 125128L, 125135L, 125143L, 125147L, 125155L,
125165L, 125168L, 125170L, 125178L, 125188L, 125195L, 125203L,
125212L, 125217L, 125220L, 125222L, 125226L, 125238L, 125245L,
125252L, 125256L, 125262L, 125269L, 125278L, 125285L, 125288L,
125292L, 125296L, 125307L, 125319L, 125322L, 125325L, 125329L,
125334L, 125342L, 125351L, 125360L, 125372L, 125379L, 125386L,
125389L, 125392L, 125397L, 125402L, 125411L, 125421L, 125428L,
125436L, 125446L, 125451L, 125457L, 125459L, 125465L, 125470L,
125477L, 125483L, 125490L, 125499L, 125508L, 125515L, 125523L,
125526L, 125532L, 125540L, 125548L, 125550L, 125553L, 125558L,
125564L, 125570L, 125580L, 125588L, 125594L, 125600L, 125604L,
125610L, 125617L, 125624L, 125633L, 125640L, 125647L, 125655L,
125661L, 125669L, 125676L, 125679L, 125686L, 125695L, 125706L,
125716L, 125725L, 125733L, 125737L, 125743L, 125755L, 125758L,
125762L, 125764L, 125769L, 125775L, 125783L, 125790L, 125800L,
125808L, 125815L, 125823L, 125828L, 125834L, 125838L, 125845L,
125852L, 125864L, 125871L, 125880L, 125889L, 125893L, 125896L,
125899L, 125902L, 125904L, 125912L, 125920L, 125931L, 125936L,
125944L, 125952L, 125961L, 125963L, 125969L, 125978L, 125984L,
125991L, 126002L, 126009L, 126018L, 126025L, 126028L), class = "data.frame")
You could do:
library(ggplot2)
ggplot(df, aes(x = X, y = Y, color = starttime_ms)) +
geom_point() +
scale_color_gradientn(colors = c("red", "gold", "forestgreen"), name = "time")
An alternative that might help keep track of the motion better would be to use geom_segment:
df$X2 <- dplyr::lag(df$X)
df$Y2 <- dplyr::lag(df$Y)
ggplot(df, aes(x = X, y = Y, color = starttime_ms)) +
geom_segment(aes(xend = X2, yend = Y2), size = 1) +
scale_color_gradientn(colors = c("red", "gold", "forestgreen"), name = "time")

Stratigraphic plot of geochemical data using ggplot2 and tidypaleo

I am trying to create a stratigraphic plot of geochemical element data which should be possible using package tidypaleo.
I want multiple plots of the different element data with Depth (cm) downcore set as the y axis. The data look as follows.
Image of data
I am using this code:
ggplot(wapITRAX, aes(x =BrTi , y = wapITRAX$Depth))+
labs(y = "Depth (cm)")+
geom_lineh()+
theme_classic()+
scale_y_reverse()
However, this only plots one element and I am trying to achieve a plot like this Image of plot
> dput(head(wapITRAX))
structure(list(Depth = 0:5, IncCoh = c(6.049230907, 5.975282432,
5.736199822, 5.658584418, 5.659008377, 5.597103404), BrTi =
c(50.50197628,
22.09236453, 23.48370927, 18.62638581, 14.36924414, 17.48777896
), AlIncCOh = c(16.69633736, 8.200449193, 23.70907643, 20.32310407,
28.62692352, 26.44224866), BrCl = c(8.04090623, 4.306048968,
3.417836951, 3.156895904, 2.787628518, 2.059316731), FeTi =
c(332.715415,
235.9371921, 372.726817, 390.7871397, 396.986099, 495.2624867
), CaTi = c(4.071146245, 3.27955665, 4.395989975, 3.677383592,
3.028670721, 4.523910733), ZrRb = structure(c(363L, 447L, 407L,
395L, 450L, 410L), .Label = c("#DIV/0!", "0.447638604",
"0.478169284",
"0.54554134", "0.548501778", "0.561420163", "0.579454254",
"0.579498861",
"0.580801291", "0.589758019", "0.590194076", "0.590277778",
"0.591357754",
"0.592870544", "0.593851133", "0.598519653", "0.599931082",
"0.600979737",
"0.601426307", "0.611710677", "0.617065868", "0.618499405",
"0.621310093",
"0.627720871", "0.63775246", "0.64005168", "0.643958869",
"0.644371941",
"0.645605974", "0.645661658", "0.646672915", "0.647348952",
"0.651578947",
"0.652401176", "0.656186383", "0.657906264", "0.658835905",
"0.662074554",
"0.662361624", "0.669589393", "0.67103429", "0.671371769",
"0.674335863",
"0.674781688", "0.676097561", "0.676639083", "0.677849462",
"0.680497925",
"0.680610514", "0.680725971", "0.683906537", "0.68855859",
"0.689067202",
"0.692353115", "0.692732291", "0.695411392", "0.696067091",
"0.696794872",
"0.699376436", "0.701762744", "0.702015197", "0.702432938",
"0.70361991",
"0.705235754", "0.705426357", "0.708084164", "0.708258528",
"0.708925221",
"0.715226656", "0.715263314", "0.717828827", "0.718975706",
"0.719799305",
"0.720363636", "0.72476489", "0.725426857", "0.725461098",
"0.726030739",
"0.7267645", "0.726998188", "0.727170554", "0.727533265",
"0.730362368",
"0.731182796", "0.735042735", "0.735849057", "0.736184046",
"0.737214792",
"0.738692342", "0.742223591", "0.742639327", "0.742714724",
"0.744126167",
"0.745790081", "0.746207701", "0.746606335", "0.747041077",
"0.749019608",
"0.751204307", "0.751326495", "0.752443737", "0.752994012",
"0.753398969",
"0.754587869", "0.755151515", "0.755466053", "0.756316411",
"0.757107679",
"0.759175941", "0.76070965", "0.761635833", "0.763760166",
"0.763861189",
"0.764076577", "0.765001936", "0.765509391", "0.765795207",
"0.76598579",
"0.767080745", "0.767225748", "0.767262192", "0.770291777",
"0.771194699",
"0.772540984", "0.774533358", "0.77486376", "0.777252364",
"0.778319123",
"0.778445883", "0.779076739", "0.779310345", "0.782186577",
"0.78238342",
"0.782541093", "0.785497178", "0.787594824", "0.788230584",
"0.788916736",
"0.789033068", "0.789052737", "0.789177605", "0.789596048",
"0.790439133",
"0.791078234", "0.792993631", "0.794899978", "0.795265235",
"0.795432921",
"0.798130469", "0.79861957", "0.798894446", "0.799410029",
"0.799679487",
"0.800096223", "0.800119868", "0.800280899", "0.800947004",
"0.80293448",
"0.804118993", "0.804120112", "0.805092452", "0.806161301",
"0.81631016",
"0.816337149", "0.81638756", "0.81827622", "0.818899466",
"0.81993865",
"0.821925431", "0.825329202", "0.825608077", "0.826135414",
"0.826325411",
"0.827108292", "0.829798658", "0.832460733", "0.832814584",
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"0.833908046", "0.833980583", "0.83741705", "0.837604457",
"0.838292367",
"0.838860231", "0.839741935", "0.846485664", "0.846740374",
"0.84679304
1",
"0.84734599", "0.850027518", "0.850077882", "0.854863613",
"0.85565883",
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"0.859239235", "0.860408412", "0.860505166", "0.8609918",
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"0.877452229", "0.879856851", "0.88003663", "0.880155093",
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"0.884908053",
"0.885431692", "0.885849846", "0.889082969", "0.89763062",
"0.898384089",
"0.898527865", "0.9", "0.900719424", "0.904636261", "0.904913848",
"0.905223479", "0.908485273", "0.911212059", "0.916470588",
"0.917162698",
"0.917470525", "0.917952884", "0.918054256", "0.918781726",
"0.922268448",
"0.925987182", "0.926287744", "0.933958724", "0.939701616",
"0.940987438",
"0.941196465", "0.943041526", "0.946832078", "0.947419907",
"0.948080043",
"0.949085366", "0.950099404", "0.950502912", "0.950704225",
"0.953596288",
"0.954868709", "0.95505992", "0.955361596", "0.956422018",
"0.95671509",
"0.959064327", "0.96165309", "0.964232489", "0.965528048",
"0.965874467",
"0.968717195", "0.970270821", "0.971573209", "0.973415133",
"0.974608081",
"0.974986972", "0.978223496", "0.97935022", "0.980142566",
"0.981730052",
"0.982819606", "0.987483236", "0.989587207", "0.991002571",
"0.991932655",
"0.995306859", "0.997555012", "1.001706485", "1.002357873",
"1.005146199",
"1.010493827", "1.011544012", "1.013038906", "1.013469577",
"1.015357613",
"1.01541976", "1.015544041", "1.015937059", "1.016162826",
"1.019393939",
"1.019529957", "1.019994873", "1.028932491", "1.029518072",
"1.030101225",
"1.032310705", "1.03344968", "1.036769138", "1.037322515",
"1.041150092",
"1.041459782", "1.041961577", "1.042347697", "1.047411444",
"1.048390581",
"1.057811121", "1.060218978", "1.065395654", "1.06921167",
"1.071509648",
"1.073730469", "1.076014602", "1.077266637", "1.079983072",
"1.083003953",
"1.086196504", "1.086445657", "1.0867266", "1.0905", "1.092152628",
"1.094730942", "1.095692666", "1.1074142", "1.109534807",
"1.111154446",
"1.111188325", "1.113985094", "1.114045618", "1.128810226",
"1.129375525",
"1.132705479", "1.154833837", "1.155201819", "1.158940397",
"1.161348047",
"1.162953533", "1.175788329", "1.178036097", "1.179280397",
"1.18116463",
"1.198506534", "1.203134068", "1.207592892", "1.208610568",
"1.212525667",
"1.212841855", "1.214403157", "1.216756112", "1.228462377",
"1.23305986",
"1.241758242", "1.258212878", "1.265571914", "1.265707797",
"1.272666444",
"1.279325988", "1.289559543", "1.291191103", "1.296541003",
"1.305111821",
"1.315201411", "1.342263532", "1.344827586", "1.347944377",
"1.352831595",
"1.377717391", "1.37771934", "1.385440181", "1.403358682",
"1.411889597",
"1.412269549", "1.412544902", "1.433843384", "1.444088526",
"1.473706353",
"1.50172117", "1.508521601", "1.53030303", "1.532658694",
"1.537642783",
"1.54340949", "1.558746736", "1.595342983", "1.596774194",
"1.596969697",
"1.630653266", "1.702558635", "1.70468948", "1.718568102",
"1.740819711",
"1.760157274", "1.775510204", "1.804859813", "1.814081408",
"1.816513761",
"1.849050827", "1.870188679", "1.880195599", "1.887061404",
"1.91858679",
"1.929152149", "1.944140197", "1.946996466", "1.986547085",
"2.007683864",
"2.070983811", "2.099778271", "2.156359393", "2.159613059",
"2.163963964", "2.25951087", "2.261603376", "2.329896907",
"2.402555911", "2.414500684",
"2.444075305", "2.450268817", "2.484520124", "2.51119403",
"2.515064562",
"2.526086957", "2.554", "2.609715243", "2.61965812", "2.643854749",
"2.704166667", "2.883275261", "3.013186813", "3.02739726",
"3.206896552",
"3.320930233", "3.411627907", "3.688931298", "3.709677419",
"3.748267898",
"3.878865979", "3.936440678", "3.994230769", "33.15909091",
"4.095854922",
"4.29330254", "4.390957447", "4.514634146", "4.6367713",
"4.847665848",
"5.284023669", "5.387755102", "6.171339564", "6.183908046",
"6.36121673",
"6.847826087", "7.003496503", "7.193220339", "8.160550459",
"8.751879699"
), class = "factor"), MnFe = c(0.012176723, 0.010329834,
0.009460859,
0.004488071, 0.0033725, 0.003435313), MnIncCoh = c(169.4430276,
331.1977339, 490.5686845, 279.5752228, 272.3091921, 286.0408118
), CuRb = c(0.392971246, 1.484304933, 0.735426009, 0.491651206,
1.142857143, 0.4345898)), row.names = c(NA, 6L), class =
"data.frame")
Using your posted data. This should approximate the desired design.
First step, Transform the data from a wide format to a long format using the pivot_longer function from tidyr.
Then plot the data using "depth" as the independent variable and the parameters' values as the dependent variables.
Then use facet_wrap() to separate the plots. coord_flip() will make the independent variable (Depth) appear on the y-axis.
#fixed 1 column of data.
originaldata$ZrRb <- as.numeric(as.character(originaldata$ZrRb))
library(tidyr)
#Make wide
wapITRAX<-pivot_longer(originaldata, -1, names_to="parameter", values_to = "value")
library(ggplot2)
ggplot(wapITRAX, aes(x = Depth , y = value))+
labs(x = "Depth (cm)")+
geom_line() +
theme_classic() +
coord_flip() +
scale_x_reverse() +
facet_wrap(vars(parameter), nrow=1, scales = "free_x")

Discontinous graph - ggplot in R

I am using ggplot command to graph my data. I get this picture:
The graph is ugly and discontinus; I look at another data and it looks like this:
(Their code is in Step 2 on link: https://www.datascience.com/blog/introduction-to-forecasting-with-arima-in-r-learn-data-science-tutorials). How do I make my data look like that?
My code is:
daily_data = read.csv2('satni3.csv', header=TRUE, stringsAsFactors=FALSE)
daily_data$Date = as.Date(daily_data$datum, format = "%Y.%m.%d")
ggplot(daily_data, aes(Date, total)) +
geom_line() +
scale_x_date('day') +
ylab("opterecenje") +
xlab("") # total is the column with numbers that represent some data for a given date.
Here is half of my data (there is 15 days missing), pasted, first are names of columns and then there is data:
datum;sat;a11;a21;a31;b11;b21;b31;b41;b51;c11;c21;xx1;a12;a22;a32;b12;b22;b32;b42;b52;c12;c22;xx2;sum1;sum2;total
01.01.2017;00:00;0;16;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;62;4;1;0;0;0;0;1;0;0;16;68;84
01.01.2017;01:00;0;76;3;0;0;0;0;0;0;0;0;0;3;0;0;0;0;0;0;0;0;0;79;3;82
01.01.2017;02:00;0;151;3;2;0;0;0;0;0;0;0;0;15;0;1;0;0;0;0;0;0;0;156;16;172
01.01.2017;03:00;0;72;1;0;0;0;0;0;0;0;0;0;19;1;0;0;0;0;0;0;0;0;73;20;93
01.01.2017;04:00;0;32;1;0;0;0;0;0;0;0;0;0;18;0;0;0;0;0;0;0;0;0;33;18;51
01.01.2017;05:00;0;22;3;0;0;0;0;0;0;0;0;0;15;0;0;0;0;0;0;0;0;0;25;15;40
01.01.2017;06:00;0;7;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;12;0;0;0;0;0;0;1;0;0;7;13;20
01.01.2017;07:00;0;10;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;14;0;0;0;0;0;0;1;0;0;10;15;25
01.01.2017;08:00;0;9;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;11;0;0;0;0;0;0;0;0;0;9;11;20
01.01.2017;09:00;0;12;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;15;0;1;0;0;0;0;1;0;0;12;17;29
01.01.2017;10:00;0;15;2;0;0;0;0;0;1;0;0;0;21;1;1;0;0;0;0;0;0;0;18;23;41
01.01.2017;11:00;0;37;1;0;0;0;0;0;0;0;0;0;28;3;0;0;0;0;0;0;0;0;38;31;69
01.01.2017;12:00;0;59;2;0;0;0;0;0;0;0;0;0;78;2;0;0;0;0;0;1;0;0;61;81;142
01.01.2017;13:00;0;70;0;1;0;0;0;0;2;0;0;3;88;4;0;0;0;0;0;1;0;1;73;97;170
01.01.2017;14:00;1;123;5;1;0;0;0;0;0;0;0;0;110;3;0;0;0;0;1;0;0;0;130;114;244
01.01.2017;15:00;3;101;0;0;0;0;0;0;6;0;0;1;124;4;0;0;0;0;0;1;0;0;110;130;240
01.01.2017;16:00;0;128;1;0;0;0;0;0;2;0;0;0;117;3;0;0;0;0;0;0;0;0;131;120;251
01.01.2017;17:00;1;126;2;0;0;0;0;1;0;0;0;0;99;2;0;0;0;0;0;1;0;0;130;102;232
01.01.2017;18:00;0;91;1;0;0;0;0;0;1;0;0;0;84;1;1;0;0;0;0;0;0;0;93;86;179
01.01.2017;19:00;0;69;2;1;0;0;0;0;1;0;0;0;53;4;1;0;0;0;0;0;0;0;73;58;131
01.01.2017;20:00;0;54;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;42;1;0;0;0;0;0;2;0;0;54;45;99
01.01.2017;21:00;0;36;0;0;1;0;0;0;1;0;0;0;22;1;0;0;0;0;0;2;0;0;38;25;63
01.01.2017;22:00;0;11;0;1;0;0;0;0;1;0;0;0;19;2;1;0;0;0;0;0;0;0;13;22;35
01.01.2017;23:00;0;15;0;0;0;0;0;0;2;0;0;0;12;2;0;0;0;0;0;0;0;0;17;14;31
02.01.2017;00:00;0;13;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;10;0;0;0;0;0;0;1;0;0;13;11;24
02.01.2017;01:00;0;11;1;0;0;0;0;0;0;0;0;0;2;0;0;0;0;0;0;0;0;0;12;2;14
02.01.2017;02:00;0;2;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;5;0;0;0;0;0;1;0;0;0;2;6;8
02.01.2017;03:00;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0
02.01.2017;04:00;0;5;0;0;0;0;0;1;1;0;0;0;1;1;0;0;0;0;0;0;0;0;7;2;9
02.01.2017;05:00;0;3;2;0;0;0;0;1;2;0;0;0;3;1;0;0;0;0;0;2;0;0;8;6;14
02.01.2017;06:00;0;8;1;0;0;0;0;0;0;0;0;0;7;1;0;0;0;0;0;2;0;1;9;11;20
02.01.2017;07:00;0;29;0;0;0;0;0;1;1;0;0;1;37;1;0;0;1;0;0;3;0;0;31;43;74
02.01.2017;08:00;0;60;1;0;0;1;0;0;0;0;0;0;75;5;3;1;2;0;0;1;0;0;62;87;149
02.01.2017;09:00;0;54;1;2;2;4;0;0;1;0;0;0;62;3;5;1;2;1;1;0;0;0;64;75;139
02.01.2017;10:00;0;52;7;1;1;9;1;0;1;0;0;0;63;4;2;1;7;0;0;1;0;0;72;78;150
02.01.2017;11:00;0;76;5;5;0;6;0;1;2;0;0;0;81;5;2;2;7;0;1;0;0;0;95;98;193
02.01.2017;12:00;0;86;6;6;0;10;0;1;0;0;0;0;79;9;1;1;9;0;3;2;0;0;109;104;213
02.01.2017;13:00;0;92;2;2;2;4;0;0;2;0;0;0;69;3;0;3;7;0;1;0;0;0;104;83;187
02.01.2017;14:00;0;104;2;3;2;9;0;1;0;0;0;0;99;7;3;4;5;1;1;1;0;1;121;122;243
02.01.2017;15:00;0;117;8;0;1;11;0;0;1;0;0;0;85;2;0;1;11;0;0;2;0;0;138;101;239
02.01.2017;16:00;0;113;4;0;0;6;0;0;4;0;0;0;95;1;2;0;8;0;0;3;0;0;127;109;236
02.01.2017;17:00;0;115;3;2;0;3;0;0;2;0;0;0;114;3;0;0;5;0;0;1;0;0;125;123;248
02.01.2017;18:00;0;61;1;1;1;1;0;1;0;0;0;0;94;4;1;0;0;0;0;2;0;0;66;101;167
02.01.2017;19:00;0;72;4;0;0;0;0;0;1;0;0;0;57;3;0;0;0;0;0;1;0;0;77;61;138
02.01.2017;20:00;0;33;1;0;0;0;0;0;2;0;0;0;45;1;0;0;0;0;0;1;0;0;36;47;83
02.01.2017;21:00;0;21;1;1;0;0;0;1;0;0;0;0;32;4;0;0;0;0;0;4;0;0;24;40;64
02.01.2017;22:00;0;22;1;0;0;0;0;0;0;0;0;0;24;1;0;0;0;0;0;1;0;0;23;26;49
02.01.2017;23:00;0;23;0;0;0;0;0;1;1;0;0;0;20;0;0;0;0;0;0;0;0;0;25;20;45
03.01.2017;00:00;0;12;0;0;0;0;0;0;1;0;0;0;8;1;0;0;0;0;0;0;0;0;13;9;22
03.01.2017;01:00;0;7;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;3;0;0;0;0;0;0;1;0;0;7;4;11
03.01.2017;02:00;0;4;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;1;0;0;0;0;0;0;0;0;0;4;1;5
03.01.2017;03:00;0;2;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;1;0;0;0;0;0;0;0;0;0;2;1;3
03.01.2017;04:00;0;2;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;1;1;0;0;0;0;0;0;0;0;2;2;4
03.01.2017;05:00;0;3;1;0;0;0;0;0;3;0;0;0;3;0;0;0;0;0;0;1;0;0;7;4;11
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12.01.2017;11:00;0;86;8;4;2;4;0;0;2;0;1;0;70;6;6;2;5;0;0;0;0;1;107;90;197
12.01.2017;12:00;0;97;6;4;3;9;0;0;0;0;0;0;66;4;3;4;10;0;0;1;0;1;119;89;208
12.01.2017;13:00;0;76;12;7;3;6;0;0;1;0;0;0;83;5;5;7;6;0;1;1;0;0;105;108;213
12.01.2017;14:00;0;97;3;4;5;6;0;0;1;0;1;0;100;12;2;4;7;1;0;1;0;1;117;128;245
12.01.2017;15:00;1;105;8;4;1;4;0;0;1;0;0;0;94;2;2;1;5;0;0;3;0;0;124;107;231
12.01.2017;16:00;0;131;7;1;2;4;1;0;4;0;0;0;110;8;1;2;5;0;0;2;0;1;150;129;279
12.01.2017;17:00;0;118;5;3;2;5;0;2;1;0;0;0;100;4;2;1;5;0;1;1;0;0;136;114;250
12.01.2017;18:00;0;73;5;3;0;0;0;2;0;0;0;0;87;6;0;0;1;0;0;2;0;0;83;96;179
12.01.2017;19:00;0;43;4;2;1;0;0;0;1;0;0;0;63;0;0;0;0;0;0;1;0;0;51;64;115
12.01.2017;20:00;0;48;2;0;0;0;0;0;1;0;0;0;51;1;1;0;1;1;0;1;0;0;51;56;107
12.01.2017;21:00;0;37;0;1;0;0;0;0;2;0;0;0;33;1;0;0;0;0;0;4;0;0;40;38;78
12.01.2017;22:00;0;22;0;0;0;0;0;0;1;0;0;0;28;1;0;0;0;0;0;0;0;0;23;29;52
12.01.2017;23:00;0;25;0;0;0;0;0;0;2;0;0;0;13;0;1;0;0;0;0;0;0;0;27;14;41
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13.01.2017;01:00;0;9;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;1;0;0;0;0;0;0;0;0;0;9;1;10
13.01.2017;02:00;0;1;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;1;0;1
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13.01.2017;06:00;0;6;0;0;0;0;0;0;1;0;0;0;6;1;0;1;0;0;0;1;0;0;7;9;16
13.01.2017;07:00;0;38;1;0;0;0;0;0;2;0;0;0;60;10;0;0;1;0;0;3;0;0;41;74;115
13.01.2017;08:00;0;60;2;0;1;2;0;0;0;0;1;0;94;6;4;2;8;1;0;2;0;1;66;118;184
13.01.2017;09:00;0;65;10;1;3;6;0;0;1;0;1;0;64;3;6;0;7;0;0;0;0;0;87;80;167
13.01.2017;10:00;0;79;10;3;3;6;0;0;1;0;0;0;78;12;5;1;7;0;0;0;0;0;102;103;205
13.01.2017;11:00;0;97;9;3;8;7;0;0;2;0;0;0;77;13;4;1;9;0;0;0;0;0;126;104;230
13.01.2017;12:00;0;80;9;5;6;9;0;0;0;0;0;0;86;5;4;3;10;0;0;2;0;0;109;110;219
13.01.2017;13:00;0;90;4;1;1;8;0;0;2;0;1;0;83;5;6;3;3;0;0;2;0;0;107;102;209
13.01.2017;14:00;0;99;8;2;2;5;0;0;1;0;0;0;98;7;0;1;7;0;0;1;0;1;117;115;232
13.01.2017;15:00;0;90;9;3;4;5;0;0;1;0;0;0;83;12;2;0;6;0;0;3;0;1;112;107;219
13.01.2017;16:00;0;118;9;5;0;3;0;0;4;0;0;0;97;3;2;1;4;0;0;2;0;0;139;109;248
13.01.2017;17:00;0;126;10;2;1;4;0;0;1;0;0;0;91;4;2;0;2;0;0;0;0;0;144;99;243
13.01.2017;18:00;0;72;1;2;0;0;0;0;0;0;0;0;88;4;0;0;0;0;0;1;0;0;75;93;168
13.01.2017;19:00;0;43;4;2;0;1;0;1;1;0;0;0;58;0;0;0;0;0;1;0;0;0;52;59;111
13.01.2017;20:00;0;44;3;0;0;0;0;0;2;0;0;0;52;1;0;0;0;0;0;1;0;0;49;54;103
13.01.2017;21:00;0;40;2;0;0;1;0;0;0;0;0;0;35;3;0;0;0;0;0;2;0;0;43;40;83
13.01.2017;22:00;0;17;0;1;0;0;0;0;1;0;0;0;24;2;0;0;0;0;0;1;0;0;19;27;46
13.01.2017;23:00;0;20;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;23;0;0;0;0;0;0;1;0;1;20;25;45
14.01.2017;00:00;0;15;1;1;0;0;0;0;2;0;0;0;11;0;1;0;0;0;0;1;0;0;19;13;32
14.01.2017;01:00;0;10;0;0;0;0;0;0;1;0;0;0;3;1;0;0;0;0;0;0;0;0;11;4;15
14.01.2017;02:00;0;2;1;0;0;0;0;0;0;0;0;0;5;0;0;0;0;0;0;0;0;0;3;5;8
14.01.2017;03:00;0;3;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;2;0;0;0;0;0;0;0;0;0;3;2;5
14.01.2017;04:00;0;1;0;0;0;1;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;0;2;0;2
14.01.2017;05:00;0;2;1;0;0;0;0;0;2;0;0;0;3;1;0;0;0;0;0;0;0;0;5;4;9
14.01.2017;06:00;0;3;0;0;0;0;0;0;1;0;0;0;8;2;0;0;0;0;0;2;0;0;4;12;16
14.01.2017;07:00;0;14;0;1;0;0;0;0;0;0;0;0;38;2;1;0;0;0;0;2;0;0;15;43;58
14.01.2017;08:00;0;30;1;4;0;2;0;1;0;0;0;0;46;3;3;0;5;0;0;2;0;0;38;59;97
14.01.2017;09:00;0;47;9;2;1;8;0;0;1;0;0;0;40;6;4;0;6;0;0;1;0;0;68;57;125
14.01.2017;10:00;0;68;6;3;3;9;0;1;0;0;1;0;55;2;1;2;7;0;1;0;0;1;91;69;160
14.01.2017;11:00;0;81;5;3;2;5;0;0;1;0;0;0;50;3;5;2;6;0;0;0;0;0;97;66;163
14.01.2017;12:00;0;79;5;2;4;3;0;0;0;0;0;0;72;3;2;0;10;1;1;0;0;0;93;89;182
14.01.2017;13:00;0;94;5;3;1;3;1;0;1;0;0;0;74;3;1;0;3;0;1;0;0;0;108;82;190
14.01.2017;14:00;0;79;3;2;2;9;0;0;1;0;0;0;99;2;0;2;11;0;0;2;0;0;96;116;212
14.01.2017;15:00;0;96;3;1;3;8;0;0;0;0;1;0;82;1;1;1;6;0;0;1;0;0;112;92;204
14.01.2017;16:00;2;99;3;1;0;0;0;0;2;0;0;2;90;7;0;1;1;1;0;0;0;0;107;102;209
14.01.2017;17:00;0;92;2;1;0;2;0;0;2;0;0;0;99;5;1;0;0;0;0;0;0;0;99;105;204
14.01.2017;18:00;0;70;2;2;0;0;0;0;0;0;0;0;86;1;2;0;0;0;0;0;0;0;74;89;163
14.01.2017;19:00;0;63;1;0;0;0;0;0;1;0;0;0;70;1;0;0;0;0;0;1;0;0;65;72;137
14.01.2017;20:00;0;40;0;0;1;1;0;0;0;0;0;0;45;0;0;0;0;0;0;0;0;0;42;45;87
14.01.2017;21:00;0;40;0;0;0;0;0;0;1;0;0;0;28;3;1;0;0;0;0;2;0;0;41;34;75
14.01.2017;22:00;0;27;0;0;0;0;0;1;1;0;0;0;31;0;0;0;0;0;0;1;0;0;29;32;61
14.01.2017;23:00;0;24;0;0;0;0;0;0;2;0;0;0;18;0;0;0;0;0;0;0;0;0;26;18;44
The issue you have, if you look at your data closely, is actually that you have several values per day (i.e., hourly data), but as.Date() produces only a date with no time. Therefore, the figure you're plotting is correct because you're plotting all values on the same day together.
To fix this, you need to produce a column of the hourly (date and time) data to use in your plots. I am particularly fond of the lubridate package, so I've used that here to help:
library(lubridate)
library(ggplot2)
daily_data$datetime <- paste(daily_data$datum, daily_data$sat, sep=" ")
daily_data$Date <- dmy_hm(daily_data$datetime)
ggplot(daily_data, aes(Date, total)) +
geom_line() +
ylab("opterecenje") +
xlab("") # total is the column with numbers that represent some data for a given date.

Scatterplot/volcano plot as an output from t.test

It is my data:
> dput(data)
structure(list(foldchange = c(-0.17853057272962, 3.60013440830337,
0.648944710423407, 1.38528656859267, 2.38882890772698, 1.91371568283765,
1.77591931363495, -1.51447851175922, 3.1416903855924, 1.51711016957237,
3.14707703341916, -1.44751697381751, 1.23658565660726, -0.512829478520189,
1.68928069854351, 2.07214007434345, 1.24799276690488, 6.25149659558487,
6.35918877435554, 5.86088034655694, 6.38890659730165, 5.05510489389194,
4.62060389613534, 3.75508710774868, 4.18575763169519, 5.31627264153051,
5.87091236649665, 6.71464565321037, 5.24000610137973, 4.25821377851955,
7.32277714374523, 3.1963295806222, 7.26249808789293, 4.44427454088613,
6.21495395454133, 8.74469985969472, 7.49982946564144, 4.45020943795387,
5.66199031471621, 5.29959827685333, 8.65819317196484, 5.86664903755707,
4.5740575604176, 8.24504501687473, 5.7916074097308, 4.18199181353134,
6.73956641707995, 4.60357435173805, 5.9205153184753, 3.65014593638562,
3.25607795403669, 5.56919529940933, 5.76811109641351, 6.10600807588152,
5.69234974521511, 5.5102283323841, 4.71232921328194, 6.55727667796477,
6.19995053763513, 4.64209842048131, 2.29238227264409, 6.79465189260383,
7.51968952300944, 7.81695579226993, 6.29926703626301, 4.64687557749141,
-2.44220257171186, 5.33199370895397, 5.18820654974805, 5.03498241997507,
6.29395095024283, 6.27602377186869, 6.78363927671209, 2.93759015053983,
6.65061604346668, 5.671080311536, 8.45199131823131, 5.79230415012306,
6.3270025568739, 7.0934690916107, 3.53800869528685, 3.08683779646569,
6.82111375813946, 3.02729078403818, 5.36024214796805, 4.04778690916444,
5.74765756930797, 4.10788604670319, 6.39978058654016, 5.7746717387066,
2.9247167920294, 7.54315906042106, 4.2742172444481, 6.61121261965006,
3.77012175922873, 4.94407566887151, 7.93185716981795, 7.05304621480995,
5.59261760605766, 5.42381827536197, 4.22645498896606, 5.15806113482742,
4.15403623593809, 6.40153592433128, 7.38902001442131, 2.72654942454391,
3.28741231093207, 3.79334363176751, 5.86527050546341, 5.10320299162235,
3.99883612485974, 6.45475273104195, 4.85567883821983, 6.55055641729645,
5.03746875764267, 7.27660375171087, 3.30817125205364, 5.23766518187252,
7.6588755830143, 3.53552741086444, 5.66455197986778, 8.40623211540503,
3.93151438658523, 4.26875667827774, 4.38704995079332, 6.75232207417316,
3.76563594385214, 6.08008097541859, 2.40905905886796, 5.50981339395085,
5.78780269825563, 0.2322416329745, 5.69410860233132, 4.94656296117567,
4.20594226169741, 4.50293112094816, 6.07430576125864, 3.67684848946483,
5.825851099141, 5.22439201628482, 7.72829018644622, 5.24910611944979,
4.01783420322782, 6.3888069709767, 5.26066649741256, 4.81678726754752,
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"Mark_242")), row.names = c("Mark_1", "Mark_2", "Mark_3",
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"Mark_239", "Mark_240", "Mark_241", "Mark_242"), class = "data.frame")
I would like to create a nice graph (publication wise) to represent a data stored in this data frame. In general I would like to create a scatterplot or volcano plot with colors/shapes indicating what is important in my data.
I would like to achieve something like that:
Or:
As a filter cutoff we can start with: foldchange > 4 & all_pvalue < 0.05. I would like to also have a possibility to highlight (different color/shape and with a label) only couple of rows. Lets say as a starting point I would like to highlight Mark_23 and Mark_65.
Is it doable in R ? I have already tried something with volcano plot:
volcano = ggplot(data = data, aes(x = foldchange, y = -1*log10(all_pvalue)))
volcano + geom_point()
Can someone help me with going further ?
Here is an attempt to show what's possible
data$zones := interaction(abs(data$foldchange)>4,data$all_pvalue<0.05)
library(ggplot2)
library(ggrepel)
ggplot(data = data, aes(x = foldchange, y = -1*log10(all_pvalue),color = zones))+
geom_point()+
theme_light()+
geom_label_repel(aes(label=ifelse(probename %in% c("Mark_23","Mark_65"),as.character(probename),"")),
box.padding = 0.35,
point.padding = 0.5,
segment.color = 'grey50',show.legend = FALSE) +
geom_hline(yintercept = -1*log10(0.05),linetype = "dashed")+
geom_vline(xintercept = 4,linetype = "dashed")+
scale_color_manual(labels = c("bad", "also bad","good","not sure"), values = c("gray50","green","blue", "red"))+
labs(x = "fold change",
y = expression(log[10](p)),
color = "meaning")
there are many things here. geom_label_repel from library(ggrepel) allow to link your few points you want to show with a label. The easiest way of having the different colours is to create a variable that says in what zone you are. That is what I did with the zones variable, that you use in colour to have a changing color. You can manualy change it with the scale_color_manual function.
In the labs function I used the expression function that allows you to do superscripts. You can of course change the theme including, margins, axis, text size etc.
You can for example add theme(legend.position="top") to your plot to have the legend on top.

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