在同一张图中使用ggplot2将两个变量绘制为线

一个非常新奇的问题，但请说我有这样的数据：

test_data <-
  data.frame(
    var0 = 100 + c(0, cumsum(runif(49, -20, 20))),
    var1 = 150 + c(0, cumsum(runif(49, -10, 10))),
    date = seq(as.Date("2002-01-01"), by="1 month", length.out=100)
  )

如何使用x在x轴上绘制时间序列var0和var1同一张图？如果您制作和使用不同的颜色，则可获得加分，并可包含图例！dateggplot2var0var1

我敢肯定这很简单，但是我找不到任何示例。

对于少量变量，您可以自己手动构建图：

ggplot(test_data, aes(date)) + 
  geom_line(aes(y = var0, colour = "var0")) + 
  geom_line(aes(y = var1, colour = "var1"))

通用方法是将数据转换为长格式（melt()从包reshape或中使用reshape2）或gather()/ pivot_longer()从tidyr包中：

library("reshape2")
library("ggplot2")

test_data_long <- melt(test_data, id="date")  # convert to long format

ggplot(data=test_data_long,
       aes(x=date, y=value, colour=variable)) +
       geom_line()

另请参阅有关从宽到长整形数据的问题。

对于ggplot2，您需要数据采用“高”格式，而不是“宽”格式。“宽”表示每行都有一个观察值，每个变量作为不同的列（就像您现在拥有的那样）。您需要将其转换为“高大”格式，其中有一列告诉您变量名称，而另一列告诉您变量值。从宽到高的过渡过程通常称为“熔化”。您可以tidyr::gather用来融化数据框：

library(ggplot2)
library(tidyr)

test_data <-
  data.frame(
    var0 = 100 + c(0, cumsum(runif(49, -20, 20))),
    var1 = 150 + c(0, cumsum(runif(49, -10, 10))),
    date = seq(as.Date("2002-01-01"), by="1 month", length.out=100)
  )
test_data %>%
    gather(key,value, var0, var1) %>%
    ggplot(aes(x=date, y=value, colour=key)) +
    geom_line()

只是要清楚的data是ggplot在消费通过管道之后gather看起来像这样：

date        key     value
2002-01-01  var0    100.00000
2002-02-01  var0    115.16388 
...
2007-11-01  var1    114.86302
2007-12-01  var1    119.30996

使用数据：

test_data <- data.frame(
var0 = 100 + c(0, cumsum(runif(49, -20, 20))),
var1 = 150 + c(0, cumsum(runif(49, -10, 10))),
Dates = seq.Date(as.Date("2002-01-01"), by="1 month", length.out=100))

我创建了一个堆叠版本，该版本可以ggplot()使用：

stacked <- with(test_data,
                data.frame(value = c(var0, var1),
                           variable = factor(rep(c("Var0","Var1"),
                                                 each = NROW(test_data))),
                           Dates = rep(Dates, 2)))

在这种情况下，生成stacked非常容易，因为我们只需要执行几次操作即可，但是如果您需要处理更复杂的实际数据集reshape()，则reshape和reshape2可能会很有用。

一旦数据在这个堆叠形式，只需要一个简单的ggplot()通话产生你所有的演员想要的情节（原因之一更高级别的绘图包，比如lattice和ggplot2是如此有用）：

require(ggplot2)
p <- ggplot(stacked, aes(Dates, value, colour = variable))
p + geom_line()

我会留给您整理轴标签，图例标题等。

高温超导

我对R还是陌生的，但是试图了解ggplot的工作原理，我想我有另一种方法。我只是分享可能不是一个完整的完美解决方案，而是要添加一些不同的观点。

我知道ggplot可以更好地与数据帧一起使用，但是知道不使用数据帧就可以直接绘制两个向量有时也许对您很有用。

加载数据中。原始日期向量的长度为100，而var0和var1的长度为50，因此我仅绘制可用数据（前50个日期）。

var0 <- 100 + c(0, cumsum(runif(49, -20, 20)))
var1 <- 150 + c(0, cumsum(runif(49, -10, 10)))
date <- seq(as.Date("2002-01-01"), by="1 month", length.out=50)    

绘图

ggplot() + geom_line(aes(x=date,y=var0),color='red') + 
           geom_line(aes(x=date,y=var1),color='blue') + 
           ylab('Values')+xlab('date')

但是，我无法使用这种格式添加正确的图例。有人知道吗？