2021.4.25
持续更新中。。。

参考：《R数据可视化手册》、学术数据分析及可视化

1. 单一折线图

library(ggplot2)
library(gcookbook)
#按要求取子集
ce <- subset(cabbage_exp, Cultivar == "c39")
ggplot(ce, aes(x=Date, y=Weight, group=1))+
  geom_line(color="green", size=1.5, linetype="dashed")+
  geom_point(color="red", size=1.5, shape=5)+
  #设置误差棒 
  geom_errorbar(aes(ymin=Weight-se,ymax=Weight+se),width=0.2)

1. 当映射给X轴的是因子型变量时，需要用在aes()中设置group = 1，确保将所有数据划分为一个组。
2. se：标准误差，指个体间的区别；sd：标准差，指样本间的区别。误差棒可以用标准差、标准误差或者置信区间表示，但需要写明用的哪一种，一般用标准差。

2. 多条折线

#保存错开设置
pd <- position_dodge(0.3)
#group参数指定分布变量
ggplot(cabbage_exp,aes(x=Date, y=Weight, colour=Cultivar, group=Cultivar))+
  #添加误差棒
  geom_errorbar(aes(ymin=Weight-se, ymax=Weight+se),
              width=0.2, size=0.25, colour="black", position=pd)+
  geom_line(position=pd)+
  geom_point(position=pd, size=2.5)

group分组参数不能少