R ggplot2 geom_path 連接觀察結果

geom_path() 按照觀測值在數據中出現的順序連接它們。 geom_line() 按照 x 軸上的變量順序將它們連接起來。 geom_step() 創建一個階梯圖，準確突出顯示更改發生的時間。 group 美學決定了哪些案例連接在一起。

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,
  ...
)

參數

mapping

由 aes() 創建的一組美學映射。如果指定且inherit.aes = TRUE(默認)，它將與繪圖頂層的默認映射組合。如果沒有繪圖映射，則必須提供mapping。

data

該層要顯示的數據。有以下三種選擇：

如果默認為 NULL ，則數據繼承自 ggplot() 調用中指定的繪圖數據。

data.frame 或其他對象將覆蓋繪圖數據。所有對象都將被強化以生成 DataFrame 。請參閱fortify() 將為其創建變量。

將使用單個參數(繪圖數據)調用function。返回值必須是 data.frame ，並將用作圖層數據。可以從 formula 創建 function (例如 ~ head(.x, 10) )。

stat

用於該層數據的統計變換，可以作為 ggproto Geom 子類，也可以作為命名去掉 stat_ 前綴的統計數據的字符串(例如 "count" 而不是 "stat_count" )

position

位置調整，可以是命名調整的字符串(例如 "jitter" 使用 position_jitter )，也可以是調用位置調整函數的結果。如果需要更改調整設置，請使用後者。

...

其他參數傳遞給 layer() 。這些通常是美學，用於將美學設置為固定值，例如 colour = "red" 或 size = 3 。它們也可能是配對的 geom/stat 的參數。

lineend

線端樣式(圓形、對接、方形)。

linejoin

線連接樣式(圓形、斜接、斜角)。

linemitre

線斜接限製(數量大於 1)。

arrow

箭頭規範，由 grid::arrow() 創建。

na.rm

如果 FALSE ，則默認缺失值將被刪除並帶有警告。如果 TRUE ，缺失值將被靜默刪除。

show.legend

合乎邏輯的。該層是否應該包含在圖例中？ NA(默認值)包括是否映射了任何美學。 FALSE 從不包含，而 TRUE 始終包含。它也可以是一個命名的邏輯向量，以精細地選擇要顯示的美學。

inherit.aes

如果 FALSE ，則覆蓋默認美學，而不是與它們組合。這對於定義數據和美觀的輔助函數最有用，並且不應繼承默認繪圖規範的行為，例如borders() 。

orientation

層的方向。默認值 ( NA ) 自動根據美學映射確定方向。萬一失敗，可以通過將 orientation 設置為 "x" 或 "y" 來顯式給出。有關更多詳細信息，請參閱方向部分。

direction

樓梯方向：'vh'表示垂直然後水平，'hv'表示水平然後垂直，或'mid'表示相鄰x-values之間的台階half-way。

細節

另一種參數化是 geom_segment() ，其中每行對應一個提供開始和結束坐標的案例。

方向

該幾何體以不同的方式對待每個軸，因此可以有兩個方向。通常，方向很容易從給定映射和使用的位置比例類型的組合中推斷出來。因此，ggplot2 默認情況下會嘗試猜測圖層應具有哪個方向。在極少數情況下，方向不明確，猜測可能會失敗。在這種情況下，可以直接使用 orientation 參數指定方向，該參數可以是 "x" 或 "y" 。該值給出了幾何圖形應沿著的軸，"x" 是您期望的幾何圖形的默認方向。

美學

geom_path() 理解以下美學(所需的美學以粗體顯示)：

x
y
alpha
colour
group
linetype
linewidth

在 vignette("ggplot2-specs") 中了解有關設置這些美學的更多信息。

缺失值處理

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

如果 NA 出現在一行的中間，則會中斷該行。無論 na.rm 是 TRUE 還是 FALSE ，都不會顯示警告。
如果 NA 出現在行的開頭或結尾，並且 na.rm 是 FALSE(默認)，則刪除 NA 並發出警告。
如果 NA 出現在行的開頭或結尾，並且 na.rm 是 TRUE ，則 NA 將被靜默刪除，而不發出警告。

也可以看看

geom_polygon()：填充路徑(多邊形)； geom_segment()：線段

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))
# }