在R中结合ggsubseriesplot()与箱线图进行时间序列分析的方法

ggsubseriesplot() 是forecast包中用于可视化时间序列季节子序列的工具，默认展示每个季节周期内的观测点趋势，我们可以通过两种方式结合箱线图，强化季节分布特征的展示：

方法1：直接修改ggsubseriesplot的geom参数 #

ggsubseriesplot() 支持通过geom参数指定绘图类型，你可以直接设置为"boxplot"仅展示箱线图，或者设置为c("line", "boxplot")同时展示趋势线和箱线图，直观对比每个季节子组的分布与趋势：

library(forecast)
library(ggplot2)

# 仅展示箱线图
ggsubseriesplot(AirPassengers, geom = "boxplot") +
  labs(title = "月度航空乘客数季节子序列箱线图",
       x = "月份", y = "乘客数")

# 同时展示折线趋势与箱线图
ggsubseriesplot(AirPassengers, geom = c("line", "boxplot")) +
  labs(title = "月度航空乘客数趋势与箱线图",
       x = "月份", y = "乘客数")

箱线图能清晰呈现每个月份乘客数的中位数、四分位距和异常值，折线则保留了年份维度的趋势变化，二者结合可同时捕捉季节分布规律和长期趋势。

方法2：手动用ggplot2构建组合图 #

如果需要更灵活的自定义（比如调整箱线颜色、折线样式），可以先提取时间序列的季节子序列数据，再用ggplot2手动叠加箱线图和趋势元素：

library(forecast)
library(ggplot2)
library(tidyr)

# 提取季节子序列数据并转换为长格式数据框
subseries_data <- as.data.frame(subseries(AirPassengers))
subseries_data$Year <- as.integer(rownames(subseries_data))
subseries_long <- pivot_longer(subseries_data, 
                               cols = -Year, 
                               names_to = "Month", 
                               values_to = "Passengers")

# 绘制自定义组合图
ggplot(subseries_long, aes(x = Month, y = Passengers)) +
  geom_boxplot(fill = "#4292c6", alpha = 0.7) +  # 添加箱线图
  geom_line(aes(group = Year, color = factor(Year)), alpha = 0.5) +  # 添加年度趋势线
  labs(title = "月度航空乘客数季节分布与年度趋势",
       x = "月份", y = "乘客数", color = "年份") +
  theme_minimal()

这种方式可以完全自定义图形元素，比如箱线的填充色、折线的透明度和颜色分组，适配个性化的可视化需求。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Masud Tarek