在下面的工作示例中，即使设置fullrange参数TRUE，平滑线也会限制自己，并且我得到缺失值警告（这在我们在每个geom_smooth()函数中本地设置新数据范围时确实有意义）。

# convert time series to data.frame, conserving date info

sb <- data.frame(Seatbelts, date = time(Seatbelts))

# convert from ts to date

library(lubridate)

sb$date <- as_date(date_decimal(as.numeric(sb$date)))

# store seatbelt law date

law <- ymd(19830131)

# plot

library(ggplot2)

ggplot(sb) + aes(x = date, y = front) +

geom_line() +

geom_vline(xintercept = law, colour = "red") +

geom_smooth(data = sb[sb$date < law,],

fullrange = TRUE) +

geom_smooth(data = sb[sb$date > law,],

fullrange = TRUE)

当前结果：平滑线条不会跨越整个范围

警告信息：

Warning messages:

1: Removed 10 rows containing missing values (geom_smooth).

2: Removed 71 rows containing missing values (geom_smooth).

（目前使用ggplot2 3.1.0和R 3.5.2）

编辑：因为我认为问题是数据的初步子集，我也试过这个更干净的版本，但无济于事：

# add before/after

sb$relative <- ifelse(sb$date < law, "before", "after")

# plot v.2

ggplot(sb) + aes(x = date, y = front) +

geom_line() +

geom_vline(xintercept = law, colour = "red") +

geom_smooth(aes(colour = relative),

fullrange = TRUE)

解决办法：默认情况下

dates <- seq(as.Date("1960-01-01"), law, by = "1 day")

head(setNames(predict(

loess(front ~ as.numeric(date), data = sb[sb$date < law, ]),

data.frame(date = as.numeric(dates))), dates))

1960-01-01 1960-01-02 1960-01-03 1960-01-04 1960-01-05 1960-01-06

NA NA NA NA NA NA

其行为在?predict.loess（粗面矿）中解释

当使用'surface =“interpolate”'（默认值）进行拟合时，'predict.loess'将不会外推 - 因此封闭原始数据的轴对齐超立方体外 的点将具有 缺失（'NA'）预测和标准错误。

因此，为了推断出用于LOESS模型的点范围之外的点，我们可以control = loess.control(surface = "direct")在内部使用loess。

不幸的是，这意味着我们需要手动执行两个LOESS拟合，预测两个感兴趣区域的值，并绘制所有内容。