哑铃图或连接点图是可视化多个组随时间变化的好方法。哑铃图是分组条形图的绝佳替代品，因为哑铃图在纸张上使用的墨水少得多，而且易于理解。喜欢的小伙伴可以关注个人公众号R语言数据分析指南,持续分享更多优质资源

哑铃图或连接点图是可视化多个组随时间变化的好方法。哑铃图是分组条形图的绝佳替代品，因为哑铃图在纸张上使用的墨水少得多，而且易于理解

使用gapminder数据集并制作哑铃图，以显示多个国家的预期寿命值在1952年至2007年之间的变化

library(tidyverse)
library(gapminder)

绘制哑铃图以比较所有欧洲国家从1952年到2007年的预期寿命变化。为了将这些点连接起来，需要指定连接的行或国家。因此创建一个新变量，用于指定与每个国家相对应的组

df <- gapminder %>%
  filter(year %in% c(1952,2007)) %>%
  filter(continent=="Europe") %>%
  mutate(paired = rep(1:(n()/2),each=2),
         year=factor(year))

让我们首先根据分组绘图，以显示每个国家在两年之间的预期寿命变化

ggplot(df,aes(x= lifeExp, y= reorder(country,lifeExp), fill=year)) +
  geom_col(position="dodge")+
  labs(y="Country")

我们可以看到，分组的barplot臃肿，并且不容易理解数据要表达的意思

df %>% 
  ggplot(aes(x= lifeExp, y= country)) +
  geom_line(aes(group = paired))+
  geom_point(aes(color=year), size=4) +
  theme(legend.position="top")

使用geom_line()和geom_point()函数绘制哑铃图

df %>% 
  ggplot(aes(x= lifeExp, y= reorder(country,lifeExp))) +
  geom_line(aes(group = paired))+
  geom_point(aes(color=year), size=4) +
  labs(y="country")

ggplot2重新排序哑铃图

使用reorder()函数根据预期寿命值对哑铃图进行重新排序，使结果更加直观

df %>% 
  ggplot(aes(x= lifeExp, y= reorder(country,lifeExp))) +
  geom_line(aes(group = paired),color="grey")+
  geom_point(aes(color=year), size=5) +
  labs(y="country")+
  theme_classic()+
  theme(legend.position="top") +
  scale_color_brewer(palette="Accent", direction=-1)

参考：https://mp.weixin.qq.com/s/pGpUYiVzxlK1Aq2sb_8x6Q