写在前面。
折线图通常用来反映两个连续型变量的依存关系。其中，x轴对应自变量，y轴对应因变量。
折线图
折线图的x轴一般是连续型变量，如时间变量、药剂量等，当然也可以是有序离散型变量。
多重折线图
绘制多重折线图，就是在简单折线图的基础上，将另外一个离散型分组变量分配给线条颜色colour或者线型linetype：
示例数据是ToothGrowth数据集，
head(ToothGrowth)
len supp dose
1 4.2 VC 0.5
2 11.5 VC 0.5
3 7.3 VC 0.5
4 5.8 VC 0.5
5 6.4 VC 0.5
6 10.0 VC 0.5
先使用plyr包的ddply函数进行了数据汇总：
library(plyr)
tg <- ddply(ToothGrowth, c("supp", "dose"), summarise, length= mean(len) )
> head(tg)
supp dose length
1 OJ 0.5 13.23
2 OJ 1.0 22.70
3 OJ 2.0 26.06
4 VC 0.5 7.98
5 VC 1.0 16.77
6 VC 2.0 26.14
- 将
supp映射给颜色：
ggplot(data=tg , aes(x = dose , y = length, colour= supp)) + geom_line()
[图片上传失败...(image-d4cca0-1695170397514)]
- 将
supp映射给线型：
ggplot(data=tg , aes(x = dose , y = length, linetype= supp)) + geom_line()
[图片上传失败...(image-ea6e24-1695170397514)]
- 再提一嘴，如果
x变量是因子型，需要给group指定分组变量：
> ggplot(data=tg , aes(x = factor(dose) , y = length, linetype= supp)) + geom_line()
`geom_line()`: Each group consists of only one observation.
ℹ Do you need to adjust the group aesthetic?
ggplot(data=tg , aes(x = factor(dose) , y = length, linetype= supp, group = supp)) + geom_line()
[图片上传失败...(image-6a4360-1695170397514)]
- 当指定了
错误分组变量或者未指定分组变量,会出现锯齿形线型，这是一个x值对应了多个y值。
ggplot(data=tg , aes(x = dose , y = length)) + geom_line()
[图片上传失败...(image-a127f8-1695170397514)]
以上。
