第三章 折线图

第一节 折线图简单绘制

#图1
library(ggplot2)
ggplot(BOD,aes(x = Time,y = demand))+geom_line()

#图2
#将time转换为因子变量，注意必须使用group=1
BOD1 <- BOD
BOD1$Time <- factor(BOD1$Time)
ggplot(BOD,aes(x = Time,y = demand,group=1))+geom_line()

#图3
#将纵坐标调节至0为起点
ggplot(BOD,aes(x = Time,y = demand))+geom_line()+
  ylim(0,max(BOD1$demand))
#或图4
ggplot(BOD,aes(x = Time,y = demand))+geom_line()+
  expand_limits(y=0)

图2中，将time转换为因子变量，注意必须使用group=1

图1，2
图3-4 分别使用ylim（）， expand_limits(y=0)延长纵坐标至0
图3，4

第二节 向折线图添加数据标记

当纵坐标呈指数变化时，我们可以对其取对数，更方便我们观察数据的变化趋势。

library(gcookbook)
#图1
ggplot(worldpop,aes(x = Year,y = Population))+geom_point()+geom_line()
#图2，对纵坐标取对数
ggplot(worldpop,aes(x = Year,y = Population))+geom_point()+geom_line()+
  scale_y_log10()

图 1
图 2，取对数

第三节 绘制多重折线

首先，生成我们需要的数据集，使用的是plyr包中的ddplyr函数,这个函数功能强大，感兴趣可以通过其帮助文档大致“摸一下这只象”，以后会经常遇到它。

library(plyr)
tg <- ddply(ToothGrowth,c("supp","dose"),summarise,length=mean(len))

image.png
开始绘制多条折线图，可以将分组信息赋予线的颜色，线条的类型等

#将supp映射至颜色
ggplot(tg,aes(x = dose,y = length,colour=supp)) +
  geom_line()
#将supp映射至线的类型
ggplot(tg,aes(x = dose,y = length,linetype=supp)) +
  geom_line()

颜色
线条类型
将分组信息赋予点的颜色和形状

#可以将分组映射至fill或shape上
ggplot(tg,aes(x = dose,y = length,shape=supp)) +
  geom_line()+
  geom_point(size=4)

ggplot(tg,aes(x = dose,y = length,fill=supp)) +
  geom_line()+
  geom_point(size=4,shape=21)

点的形状
点的颜色

将重合的点错开，使用position_dodge()

#将重合的点错开
ggplot(tg,aes(x = dose,y = length,shape=supp)) +
  geom_line(position = position_dodge(0.2))+
  geom_point(position = position_dodge(0.2),size=4)

将最后重合的点错开

第四节 修改线条样式

library(ggplot2)
ggplot(BOD,aes(x = Time,y = demand))+
  geom_line(linetype="dashed",size=1,colour="blue")

linetype="dashed"

生成需要的数据集

library(plyr)
tg <- ddply(ToothGrowth,c("supp","dose"),summarise,length=mean(len))

数据集

ggplot(tg,aes(x = dose,y = length,colour=supp))+
 geom_line()+
  scale_color_brewer(palette = "Set1")

指定颜色

第五节 修改数据标记样式

ggplot(BOD,aes(x = Time,y = demand))+
  geom_line()+
  geom_point(size=4, alpha=.5, shape=22, colour="darkred", fill="pink")

对点进行详细修改

library(plyr)
tg <- ddply(ToothGrowth,c("supp","dose"),summarise,length=mean(len))
pd <- position_dodge(0.2)
ggplot(tg,aes(x = dose,y = length,fill=supp))+
  geom_line(position = pd)+
  geom_point(shape=21,size=4,position = pd)+
  scale_color_manual(values = c("black","white"))

将两条线错开，并赋予漂亮的颜色

第六节 绘制面积图

面积图的绘制靠geom_area()

sunspotyear <- data.frame(
  year=as.numeric(time(sunspot.year)),
  sunspots=as.numeric(sunspot.year)
)
ggplot(sunspotyear,aes(x = year,y = sunspots))+
  geom_area()

面积图

ggplot(sunspotyear,aes(x = year,y = sunspots))+
  geom_area(colour="black",fill="blue",alpha=.2)

修改颜色

第七节 绘制堆叠面积图

library(gcookbook)
ggplot(uspopage,aes(x = Year,y = Thousands,fill=AgeGroup))+
  geom_area()

堆叠面积图

第八节 绘制百分比堆积面积图

关键在于得到百分比数据，绘图等同于堆叠面积图

library(gcookbook)
library(plyr)
uspopage_prop <- ddply(uspopage, "Year", transform, percent = Thousands / sum (Thousands) * 100)
ggplot(uspopage_prop,aes(x = Year,y = percent,fill=AgeGroup))+
  geom_area(colour="black",size=2,alpha=.4)+
  scale_color_brewer(palette = "Blues", breaks = rev(levels(uspopage$AgeGroup)))

堆叠面积图
geom_ribbon添加置信区间

##添加置信区间
library(gcookbook)
clim <- subset(climate,Source=="Berkeley",
               select = c("Year","Anomaly10y","Unc10y"))
ggplot(clim,aes(x = Year,y = Anomaly10y))+
  geom_ribbon(aes(ymin=Anomaly10y-Unc10y,ymax=Anomaly10y+Unc10y),alpha=0.2)+
  geom_line()

geom_ribbon添加置信区间
geom_line添加置信区间

#或者直接添加线作为置信区间
ggplot(clim,aes(x = Year,y = Anomaly10y))+
  geom_line(aes(y=Anomaly10y-Unc10y),colour="grey30",linetype="dotted")+
 geom_line(aes(y=Anomaly10y+Unc10y),colour="grey30",linetype="dotted")+
  geom_line()

geom_line添加置信区间