R ggplot2 geom_path 连接观察结果

geom_path() 按照观测值在数据中出现的顺序连接它们。 geom_line() 按照 x 轴上的变量顺序将它们连接起来。 geom_step() 创建一个阶梯图，准确突出显示更改发生的时间。 group 美学决定了哪些案例连接在一起。

用法

geom_path(
  mapping = NULL,
  data = NULL,
  stat = "identity",
  position = "identity",
  ...,
  lineend = "butt",
  linejoin = "round",
  linemitre = 10,
  arrow = NULL,
  na.rm = FALSE,
  show.legend = NA,
  inherit.aes = TRUE
)

geom_line(
  mapping = NULL,
  data = NULL,
  stat = "identity",
  position = "identity",
  na.rm = FALSE,
  orientation = NA,
  show.legend = NA,
  inherit.aes = TRUE,
  ...
)

geom_step(
  mapping = NULL,
  data = NULL,
  stat = "identity",
  position = "identity",
  direction = "hv",
  na.rm = FALSE,
  show.legend = NA,
  inherit.aes = TRUE,
  ...
)

参数

mapping

由 aes() 创建的一组美学映射。如果指定且inherit.aes = TRUE(默认)，它将与绘图顶层的默认映射组合。如果没有绘图映射，则必须提供mapping。

data

该层要显示的数据。有以下三种选择：

如果默认为 NULL ，则数据继承自 ggplot() 调用中指定的绘图数据。

data.frame 或其他对象将覆盖绘图数据。所有对象都将被强化以生成 DataFrame 。请参阅fortify() 将为其创建变量。

将使用单个参数(绘图数据)调用function。返回值必须是 data.frame ，并将用作图层数据。可以从 formula 创建 function (例如 ~ head(.x, 10) )。

stat

用于该层数据的统计变换，可以作为 ggproto Geom 子类，也可以作为命名去掉 stat_ 前缀的统计数据的字符串(例如 "count" 而不是 "stat_count" )

position

位置调整，可以是命名调整的字符串(例如 "jitter" 使用 position_jitter )，也可以是调用位置调整函数的结果。如果需要更改调整设置，请使用后者。

...

其他参数传递给 layer() 。这些通常是美学，用于将美学设置为固定值，例如 colour = "red" 或 size = 3 。它们也可能是配对的 geom/stat 的参数。

lineend

线端样式(圆形、对接、方形)。

linejoin

线连接样式(圆形、斜接、斜角)。

linemitre

线斜接限制(数量大于 1)。

arrow

箭头规范，由 grid::arrow() 创建。

na.rm

如果 FALSE ，则默认缺失值将被删除并带有警告。如果 TRUE ，缺失值将被静默删除。

show.legend

合乎逻辑的。该层是否应该包含在图例中？ NA(默认值)包括是否映射了任何美学。 FALSE 从不包含，而 TRUE 始终包含。它也可以是一个命名的逻辑向量，以精细地选择要显示的美学。

inherit.aes

如果 FALSE ，则覆盖默认美学，而不是与它们组合。这对于定义数据和美观的辅助函数最有用，并且不应继承默认绘图规范的行为，例如borders() 。

orientation

层的方向。默认值 ( NA ) 自动根据美学映射确定方向。万一失败，可以通过将 orientation 设置为 "x" 或 "y" 来显式给出。有关更多详细信息，请参阅方向部分。

direction

楼梯方向：'vh'表示垂直然后水平，'hv'表示水平然后垂直，或'mid'表示相邻x-values之间的台阶half-way。

细节

另一种参数化是 geom_segment() ，其中每行对应一个提供开始和结束坐标的案例。

方向

该几何体以不同的方式对待每个轴，因此可以有两个方向。通常，方向很容易从给定映射和使用的位置比例类型的组合中推断出来。因此，ggplot2 默认情况下会尝试猜测图层应具有哪个方向。在极少数情况下，方向不明确，猜测可能会失败。在这种情况下，可以直接使用 orientation 参数指定方向，该参数可以是 "x" 或 "y" 。该值给出了几何图形应沿着的轴，"x" 是您期望的几何图形的默认方向。

美学

geom_path() 理解以下美学(所需的美学以粗体显示)：

x
y
alpha
colour
group
linetype
linewidth

在 vignette("ggplot2-specs") 中了解有关设置这些美学的更多信息。

缺失值处理

geom_path() 、 geom_line() 和 geom_step() 处理 NA 如下：

如果 NA 出现在一行的中间，则会中断该行。无论 na.rm 是 TRUE 还是 FALSE ，都不会显示警告。
如果 NA 出现在行的开头或结尾，并且 na.rm 是 FALSE(默认)，则删除 NA 并发出警告。
如果 NA 出现在行的开头或结尾，并且 na.rm 是 TRUE ，则 NA 将被静默删除，而不发出警告。

也可以看看

geom_polygon()：填充路径(多边形)； geom_segment()：线段

例子

# geom_line() is suitable for time series
ggplot(economics, aes(date, unemploy)) + geom_line()

ggplot(economics_long, aes(date, value01, colour = variable)) +
  geom_line()


# You can get a timeseries that run vertically by setting the orientation
ggplot(economics, aes(unemploy, date)) + geom_line(orientation = "y")


# geom_step() is useful when you want to highlight exactly when
# the y value changes
recent <- economics[economics$date > as.Date("2013-01-01"), ]
ggplot(recent, aes(date, unemploy)) + geom_line()

ggplot(recent, aes(date, unemploy)) + geom_step()


# geom_path lets you explore how two variables are related over time,
# e.g. unemployment and personal savings rate
m <- ggplot(economics, aes(unemploy/pop, psavert))
m + geom_path()

m + geom_path(aes(colour = as.numeric(date)))


# Changing parameters ----------------------------------------------
ggplot(economics, aes(date, unemploy)) +
  geom_line(colour = "red")


# Use the arrow parameter to add an arrow to the line
# See ?arrow for more details
c <- ggplot(economics, aes(x = date, y = pop))
c + geom_line(arrow = arrow())

c + geom_line(
  arrow = arrow(angle = 15, ends = "both", type = "closed")
)


# Control line join parameters
df <- data.frame(x = 1:3, y = c(4, 1, 9))
base <- ggplot(df, aes(x, y))
base + geom_path(linewidth = 10)

base + geom_path(linewidth = 10, lineend = "round")

base + geom_path(linewidth = 10, linejoin = "mitre", lineend = "butt")


# You can use NAs to break the line.
df <- data.frame(x = 1:5, y = c(1, 2, NA, 4, 5))
ggplot(df, aes(x, y)) + geom_point() + geom_line()
#> Warning: Removed 1 rows containing missing values (`geom_point()`).


# \donttest{
# Setting line type vs colour/size
# Line type needs to be applied to a line as a whole, so it can
# not be used with colour or size that vary across a line
x <- seq(0.01, .99, length.out = 100)
df <- data.frame(
  x = rep(x, 2),
  y = c(qlogis(x), 2 * qlogis(x)),
  group = rep(c("a","b"),
  each = 100)
)
p <- ggplot(df, aes(x=x, y=y, group=group))
# These work
p + geom_line(linetype = 2)

p + geom_line(aes(colour = group), linetype = 2)

p + geom_line(aes(colour = x))

# But this doesn't
should_stop(p + geom_line(aes(colour = x), linetype=2))
# }