ggplot使用scale_x_date设置x轴日期范围丢失边界数据如何解决

scale_x_date()的limits参数默认会按传入的精确日期范围裁剪绘图内容，而柱状图的柱子自带宽度，会向对应日期点位的左右两侧延伸，刚好落在边界上的日期的柱子外侧部分就会被裁剪掉。

方案1：给limits范围加缓冲偏移 #

Date类型的最小单位为天，我们可以给起止边界各加0.5天的偏移，刚好覆盖柱子的宽度（默认柱子宽度为0.9天），修改代码如下：

df = data.frame(
  date = as.Date(c("2021-10-10","2021-10-11","2021-10-12","2021-10-13",
           "2021-10-14","2021-10-15","2021-10-16",
           "2021-10-17","2021-10-18","2021-10-19")),
  count = c(1,2,3,4,1,2,2,1,2,3)
)

a = ggplot(df, aes(x=date, y=count)) +
  geom_bar(stat="identity", colour="black", fill="steelblue") +
  # 起止边界各加0.5天缓冲
  scale_x_date(limits = c(df$date[5] - 0.5, df$date[10] + 0.5))

a

方案2：用coord_cartesian设置画布范围 #

coord_cartesian()的作用是裁剪画布显示区域，不会提前过滤或截断数据，边界的柱子也能完整展示，代码修改如下：

df = data.frame(
  date = as.Date(c("2021-10-10","2021-10-11","2021-10-12","2021-10-13",
           "2021-10-14","2021-10-15","2021-10-16",
           "2021-10-17","2021-10-18","2021-10-19")),
  count = c(1,2,3,4,1,2,2,1,2,3)
)

a = ggplot(df, aes(x=date, y=count)) +
  geom_bar(stat="identity", colour="black", fill="steelblue") +
  # 直接在coord层面设置x轴显示范围
  coord_cartesian(xlim = c(df$date[5], df$date[10]))

a

• 方案1会在数据加载阶段就过滤掉超出limits范围的数据，适合数据量较大的场景，能减少绘图资源消耗
• 方案2会加载全部数据再裁剪显示区域，不需要手动计算偏移量，小数据量场景下使用更便捷

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Bumfungus