R可视化和ggplot2

《R数据可视化手册》学习笔记4---折线图(5)

2023-09-22  本文已影响0人  RSP小白之路

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


置信域

如何给折线添加置信域呢?

运行geom_ribbon语句,然后分别映射变量给yminymax,和添加误差线(errorbar)也是一样的思路,运行geom_errorbar语句。

示例数据climate数据集:

> head(climate)
    Source Year Anomaly1y Anomaly5y Anomaly10y Unc10y
1 Berkeley 1800        NA        NA     -0.435  0.505
2 Berkeley 1801        NA        NA     -0.453  0.493
3 Berkeley 1802        NA        NA     -0.460  0.486
4 Berkeley 1803        NA        NA     -0.493  0.489
5 Berkeley 1804        NA        NA     -0.536  0.483
6 Berkeley 1805        NA        NA     -0.541  0.475

抓取一个climate的子集:

clim <- subset(climate, Source == 'Berkeley', 
               select = c("Year" ,"Anomaly10y" ,"Unc10y"))
> head(clim)
  Year Anomaly10y Unc10y
1 1800     -0.435  0.505
2 1801     -0.453  0.493
3 1802     -0.460  0.486
4 1803     -0.493  0.489
5 1804     -0.536  0.483
6 1805     -0.541  0.475              

ggplot(data=clim , aes(x = Year , y = Anomaly10y)) + 
  geom_line( ) +
  geom_ribbon(aes(ymin = Anomaly10y - Unc10y, ymax =Anomaly10y + Unc10y ),alpha = 0.2 )

还可以更改置信域图形类型属性,这里不再赘述。


以上。

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