R ggplot2:使用预测向时间序列添加图例

R ggplot2是一个用于数据可视化的R语言包。它提供了丰富的图形语法，可以轻松创建各种类型的图表，包括散点图、折线图、柱状图、饼图等。在时间序列数据中添加图例可以帮助读者更好地理解数据的含义和趋势。

要在R ggplot2中向时间序列添加图例，可以使用scale_color_manual()函数或scale_fill_manual()函数来手动设置图例的颜色。这两个函数分别用于设置线条颜色和填充颜色。

以下是一个示例代码，演示如何使用预测向时间序列添加图例：

library(ggplot2)

# 创建时间序列数据
data <- data.frame(
  date = seq(as.Date("2022-01-01"), as.Date("2022-01-31"), by = "day"),
  value = c(10, 15, 12, 8, 9, 11, 14, 13, 16, 18, 20, 17, 15, 12, 10, 8, 9, 11, 14, 13, 16, 18, 20, 17, 15, 12, 10, 8, 9, 11)
)

# 创建预测数据
prediction <- data.frame(
  date = seq(as.Date("2022-02-01"), as.Date("2022-02-28"), by = "day"),
  value = c(12, 14, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28, 30, 32, 34, 36, 38, 40, 42, 44, 46, 48, 50, 52, 54, 56, 58, 60, 62, 64, 66, 68)
)

# 绘制时间序列图
ggplot() +
  geom_line(data = data, aes(x = date, y = value, color = "Actual")) +
  geom_line(data = prediction, aes(x = date, y = value, color = "Prediction")) +
  scale_color_manual(values = c("Actual" = "blue", "Prediction" = "red")) +
  labs(color = "Legend") +
  theme_minimal()

在这个示例中，我们首先创建了一个包含实际数据的时间序列数据框data，和一个包含预测数据的时间序列数据框prediction。然后使用geom_line()函数分别绘制了实际数据和预测数据的线条，并通过color参数指定了线条的颜色。最后使用scale_color_manual()函数手动设置了图例的颜色，并使用labs()函数设置了图例的标题。

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