在同一图上用 ggplot2绘制两个变量的直线

A very newbish question, but say I have data like this:

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)
  )

How can I plot both time series var0 and var1 on the same graph, with date on the x-axis, using ggplot2? Bonus points if you make var0 and var1 different colours, and can include a legend!

I'm sure this is very simple, but I can't find any examples out there.

转载于:https://stackoverflow.com/questions/3777174/plotting-two-variables-as-lines-using-ggplot2-on-the-same-graph

4个回答

For a small number of variables, you can use build up the plot manually yourself:

ggplot(test_data, aes(date)) + 
  geom_line(aes(y = var0, colour = "var0")) + 
  geom_line(aes(y = var1, colour = "var1"))
csdnceshi57
perhaps? In my case this returns the lines with intervals....
一年多之前 回复
csdnceshi80
胖鸭 +scale_colour_manual(values=c("black", "orange"))
大约 2 年之前 回复
csdnceshi55
~Onlooker Use a scale....
大约 4 年之前 回复
weixin_41568183
零零乙 nice example, but how to customize my own colours (E.g. black and orange)?, because it seems that you are using colour= as the variable name.
大约 4 年之前 回复

The general approach is to convert the data to long format (using melt() from package reshape or reshape2) or gather() from the tidyr package:

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()

ggplot2 output

csdnceshi69
YaoRaoLov You can also use the gather() function of tidyr package to melt the data: gather(test_data, variable, value, -date)
接近 4 年之前 回复

You need the data to be in "tall" format instead of "wide" for ggplot2. "wide" means having an observation per row with each variable as a different column (like you have now). You need to convert it to a "tall" format where you have a column that tells you the name of the variable and another column that tells you the value of the variable. The process of passing from wide to tall is usually called "melting". You can use tidyr::gather to melt your data frame:

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()

multiple series ggplot2

Just to be clear the data that ggplot is consuming after piping it via gather looks like this:

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

Using your data:

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))

I create a stacked version which is what ggplot() would like to work with:

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

In this case producing stacked was quite easy as we only had to do a couple of manipulations, but reshape() and the reshape and reshape2 might be useful if you have a more complex real data set to manipulate.

Once the data are in this stacked form, it only requires a simple ggplot() call to produce the plot you wanted with all the extras (one reason why higher-level plotting packages like lattice and ggplot2 are so useful):

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

I'll leave it to you to tidy up the axis labels, legend title etc.

HTH

csdnceshi68
local-host your comment about melt() is well taken, and I note that the reshape[2] package would be useful here. I'm not that familiar with reshape2 and for such a simple manipulation doing it by hand is more complex than a call to melt(), it was less effort as I didn't need to read how to use melt(). And rcs sneaked in with his answer whilst I was producing mine; when I started the reply there had been no answers. more than one way to skin a cat - as they say! ;-)
大约 9 年之前 回复
csdnceshi68
local-host sorry, that is Emacs ESS getting the indenting wrong. each is an argument to rep(), so we really are only getting 3 cols in stacked. I'll edit the code to make the indent clearer.
大约 9 年之前 回复
csdnceshi59
ℙℕℤℝ I think you have a misplaced parens in your code up there. I think this is what you are after: stacked <- with(test_data, data.frame(value = c(var0, var1), variable = factor(rep(c("Var0", "Var1"))), each = NROW(test_data), Dates = rep(date, 2))). Also, what is the purpose of the column "each"? And is this not just a more convoluted and less efficient way to melt the data as shown by rcs? I guess I could imagine an instance where melt wouldn't get the job done, but it is almost certainly the right tool for this job unless I'm missing something?
大约 9 年之前 回复
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