折線圖同樣是應用非常廣泛的統計圖之一，通過折線圖可以反映某種現象的趨勢。通常折線圖的橫坐標是為時間變量，縱坐標則是一般性的數值型變量，當然，折線圖也允許橫坐標為離散型數值和數值型數值。下面來解釋一下關於折線圖的繪製。
一、繪製單條折線圖
library(ggplot2)#有關時間序列的折線圖library(lubridate) #處理日期時間相關的R包，非常有用，強烈推薦Year <- year(seq(from = as.Date('2006-01-01'), to = as.Date('2015-01-01'), by = 'year'))Weight <- c(23,35,43,57,60,62,63,66,61,62)df <- data.frame(Year = Year, Weight = Weight)ggplot(data = df, mapping = aes(x = factor(Year), y = Weight, group = 1)) + geom_line() + xlab('Year')
#有關離散變量的折線圖type <- c('A','B','C','D','E')quanlity <- c(1,1.1,2.1,1.5,1.7)df <- data.frame(type = type, quanlity = quanlity)ggplot(data = df, mapping = aes(x = type, y = quanlity, group = 1)) + geom_line()
#有關連續變量的折線圖set.seed(1234)times <- 1:15value <- runif(15,min = 5,max = 15)df <- data.frame(times = times, value = value)ggplot(data = df, mapping = aes(x = times, y = value)) + geom_line()
善於發現的你，可能會注意到上面三段代碼有一個重要的不同之處，那就是第一段和第二段代碼中含有『group = 1』的設置。這樣做是因為橫坐標的屬性設置為了因子，即將連續型的年份和離散型的字符轉換為因子，如果不添加『group = 1』這樣的條件，繪圖將會報錯。故務必需要記住這裡的易犯錯誤的點！
往折線圖中添加標記（點）當數據點密度比較小或採集分布(間隔)不均勻時，為折線圖做上標記將會產生非常好的效果。處理的方法非常簡單，只需在折線圖的基礎上再加上geom_point()函數即可。
set.seed(1234)year <- c(1990,1995,2000,2003,2005,2006,2007,2008,2009,2010,2011,2012,2013,2014,2015)value <- runif(15, min = 10, max = 50)df <- data.frame(year = year, value = vlaue)ggplot(data = df, mapping = aes(x = year, y = value)) + geom_line() + geom_point()
從圖中就可以非常明顯的看出，剛開始採集的點分布非常散，而後面採集的點就比較密集，這也有助於對圖的理解和應用。
二、繪製多條折線圖上面繪製的都是單條這折線圖，對於兩個或兩個以上的折線圖該如何繪製呢？也很簡單，只需將其他離散變量賦給諸如colour(線條顏色)和linetype(線條形狀)的屬性即可，具體參見下文例子。
#基於顏色的多條折線圖set.seed(1234)year <- rep(1990:2015, times = 2)type <- rep(c('A','B'),each = 26)value <- c(runif(26),runif(26, min = 1,max = 1.5))df <- data.frame(year = year, type = type, value = value)ggplot(data = df, mapping = aes(x = year, y = value, colour = type)) + geom_line()
#基於形狀的多條折線圖ggplot(data = df, mapping = aes(x = year, y = value, linetype = type)) + geom_line()
同樣需要注意的是，在繪製多條折線圖時，如果橫坐標為因子，必須還得加上『group=分組變量』的參數，否則報錯或繪製出錯誤的圖形。
以上繪製的折線圖，均採用默認格式，不論是顏色、形狀、大小還是透明度，均沒有給出自定義的格式。其實ggplot2包也是允許用戶根據自己的想法設置這些屬性的。
#自定義線條或點的顏色--scale_color_manual()
#自定義線條類型--scale_linetype_manual()
#自定義點的形狀--scale_shape__manual()
#自定義點的大小或線條的寬度--scale_size__manual()
#自定義透明度--scale_alpha__manual()
綜合的例子：
ggplot(data = df, mapping = aes(x = year, y = value, linetype = type, colour = type, shape = type, fill = type)) + geom_line() + geom_point()+ scale_linetype_manual(values = c(1,2)) + scale_color_manual(values = c('steelblue','darkred')) + scale_shape_manual(values = c(21,23)) + scale_fill_manual(values = c('red','black'))
雖然這幅圖畫的優點誇張，目的是想說明可以通過自定義的方式，想怎麼改就可以怎麼改。前提是aes()屬性的內容與自定義的內容對應上。
三、繪製堆積面積圖
繪製堆疊的面積圖只需要geom_area()函數再加上一個離散變量映射到fill就可以輕鬆實現，先忙咱小試牛刀一下。
set.seed(1234)year <- rep(1990:2015, times = 2)type <- rep(c('A','B'),each = 26)value <- c(runif(26),runif(26, min = 1,max = 1.5))df <- data.frame(year = year, type = type, value = value)ggplot(data = df, mapping = aes(x = year, y = value, fill = type)) + geom_area()
一幅堆疊的面積圖就輕鬆繪製成功，但我們發現，堆疊的順序與圖例的順序恰好相反，不用急，只需要加一句命令即可：
ggplot(data = df, mapping = aes(x = year, y = value, fill = type)) + geom_area() + guides(fill = guide_legend(reverse = TRUE))
如果需要為每一塊面積圖的頂部加上一條直線，可以通過如下兩種方式：
ggplot(data = df, mapping = aes(x = year, y = value, fill = type)) + geom_area(colour = 'black', size =1, alpha = .7) + guides(fill = guide_legend(reverse = TRUE))
其中，colour設置面積圖邊框的顏色；size設置邊框線的粗細；alpha設置面積圖和邊框線的透明度。
ggplot(data = df, mapping = aes(x = year, y = value, fill = type)) + geom_area(alpha = 0.6) + geom_line(colour = 'black', size = 1, position = 'stack', alpha = 0.6) + guides(fill = guide_legend(reverse = TRUE))
該方法是通過添加堆疊線條（必須設置geom_line()中position參數為『stack』，否則只是添加了兩條線，無法與面積圖的頂部重合）。這兩幅圖的區別在於第二種方式沒有繪製面積圖左右邊框和底邊框。在實際應用中，建議不要在面積圖中繪製邊框線，因為邊框的存在可能產生誤導。
四、繪製百分比堆積面積圖
在面積圖中，也可以方便快捷的繪製出百分比堆積面積圖，具體操作如下：
set.seed(1234)year <- rep(1990:2015, times = 4)type <- rep(c('A','B','C','D'),each = 26)value <- c(runif(26),runif(26, min = 1,max = 1.5), runif(26, min = 1.5,max = 2), runif(26, min = 2,max = 2.5))df <- data.frame(year = year, type = type, value = value)ggplot(data = df, mapping = aes(x = year, y = value, fill = type)) + geom_area(position = 'fill', alpha = 0.6) + guides(fill = guide_legend(reverse = TRUE))
但通過這種方式(（設置面積圖的positon='fill'）存在一點點小缺陷，即無法繪製出百分比堆積面積圖頂部的線條，該如何實現呢？這裡只需要對原始數據集做一步匯總工作，讓後按部就班的繪製面積圖即可。
library(dplyr)df_by_type <- group_by(.data = df, year)df_summarize <- mutate(.data = df_by_type, value2 = value/sum(value))
ggplot(data = df_summarize, mapping = aes(x = year, y = value2, fill = type)) + geom_area(alpha = 0.6) + geom_line(colour = 'black', size = 1, position = 'stack', alpha = 0.6) + guides(fill = guide_legend(reverse = TRUE))
哈哈，大功告成，就這麼簡單。
參考資料：
R語言_ggplot2：數據分析與圖形藝術
R數據可視化手冊
劉順祥，數據分析師，熱愛數據分析與挖掘工作，擅長使用R語言，目前正自學Python語言。
本文由作者劉順祥授權數據人網發表，並經數據人網審核。轉載此文章需經作者同意，並請附上出處（數據人網）及本頁連結：http://shujuren.org/index.php/Article/update/aid/126
更多精彩內容，請點擊閱讀原文。
數據人網（http://shujuren.org)，數據人學習、交流和分享的家園，專注於從數據中學習，努力發覺數據之洞見，積極利用數據之價值。為「讓人懂數據、用數據」之使命堅持做點事情。大家可以來投稿，做分享和傳播，可以給反饋。您有什麼想法，請反饋給我們，謝謝。數據人網，我們共建和共享。
公眾號推薦
數據科學自媒體，從數據裡面學習。
長按二維碼圖片，選擇識別二維碼圖片，添加即可。