引言

折線圖一般用於描述一維變數隨著某一連續變數變化的情況，連續變數通常為時間。換句話說，折線圖最適合描述時間序列資料的變化情況。當然隨著離散變數變化也是可以的，不過這個離散變數必須是有序的。

畫一條折線圖

一條基本的折線圖還是比較簡單的，只要在ggplot裡的aes傳入x,y資料且geom指定為line線即可。如果x是連續變數，直接傳入即可。如果x是離散變數，此時x需要因子化，並在aes裡設定group引數為1.

線可以是實線，也可以是點狀的，可以用個linetpye進行設定，引數可以選擇solid, dashed, dotted等。

library(gcookbook)
library(ggplot2)
 

#連續變數的情況
ggplot(BOD, aes(x=Time, y=demand)) + geom_line()
#離散變數的情況
BOD1 <- BOD # 賦值資料
BOD1$Time <- factor(BOD1$Time)#變數因子化
ggplot(BOD1, aes(x=Time, y=demand, group=1)) + geom_line(linetype="dotted")

當然如果需要改變y軸的範圍，可以用在後面加入ylim(a, b))進行設定。

給折線圖增加點

有時候我們需要在折線圖上顯示對應x軸的點資料，從而可以更加清晰的辨別原始資料,這特別適合資料比較稀疏的情況，比如上述沒有6的資料情況。我們直接在程式碼後面加上geom_point()

ggplot(BOD, aes(x=Time, y=demand)) + geom_line() + geom_point(size=4, shape=20)

畫多條折線圖

有時候我們想對某一離散變數進行分組，畫出多個折線圖進行比較。

supp1=c("OJ","OJ","OJ","VC","VC","VC")
dose1=c(0.5,1.0,2.0,0.5,1.0,2.0)
length1=c(13.23,22.70,26.06,7.98,16.77,26.14)
tgg=data.frame(supp1
 
,dose1,length1)
ggplot(tgg, aes(x=factor(dose1), y=length1, colour=supp1,group=supp1)) + geom_line(size=2)#x為藥劑劑量，並非連續型變數

有時候你還想在比較的兩條線給加上資料點,可以在aes裡面設定shape或者fill引數，兩種方法得出的圖大致相同，除了點形狀差異。前者，兩條線上的點形狀各異，後者點形狀相同。

#設定shape引數
ggplot(tgg, aes(x=dose1, y=length1, color=supp1,shape=supp1)) + geom_line() +geom_point(size=4)
#設定fill引數
ggplot(tgg, aes(x=dose1, y=length1, color=supp1,fill=supp1)) + geom_line() +geom_point(size=4)

細心的你會發現，兩條線上遊資料重疊了，如果想區分開，使用position_dodge函式是個好辦法。

ggplot(tgg, aes(x=dose1, y=length1, shape=supp1)) +
geom_line(position=position_dodge(0.2)) + # Dodge lines by 0.2
geom_point(position=position_dodge(0.2), size=4)#控制兩線各向左向右移0.2的聚類，線也移，點也移，永遠不分開。

基本的畫法就這些，個人認為畫的質量可以與EXCEL相媲美。