ggplot|R语言ggplot在一张图里同时画散点图和折线图可视化|数据分析|r语言|ggplot

R语言ggplot在一张图里同时画散点图和折线图

前言
前处理
二维数据列表
一维数据列表绘图

前言 ggplot画出的一张图中通常只有一种类型，比如纯粹的散点图或折线图。如果将两种不同类型图画一张图，则没有办法添加图例。比如同时画散点图geom_point()和折线图geom_line()，而这种类型的图经常用于展示模型校准结果。
个人理解ggplot可以使用两种类型的数据，一种是面板数据（二维数据列表），就是一列x值，若干列变量值，可以将变量用视觉映射表示，比如大小/形状/颜色。
一种是融合后的数据（一维数据列表），一列x值，一列变量名称，一列y值。也可以将变量用视觉映射表示，比如大小/形状/颜色。
接下来将从这两种数据表分别画图
【ggplot|R语言ggplot在一张图里同时画散点图和折线图】面板数据

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一维数据列表

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前处理

library("readxl")#读取excel数据 library(reshape2)#转化两种数据列表 library(ggplot2) getwd()#获取当前文件路径 setwd("C:/3 PROJECT/2021 缅甸")#设置路径 workbook="C:/3 PROJECT/2021 缅甸/出图.xlsx"#读取文件 data_level=read_xlsx(workbook,sheet="潮位")#读取数据 data_level1=data_level[c("TIME","C3","C3模拟")]#二维数据 levelC3=melt(data_level1,id="TIME")#一维数据使用melt转化数据

二维数据列表这个方法是知乎weiya提供的。具体我也没搞明白，但是能用。即使用geom分别画点和线，然后手动自定义离散的度量
链接: link

p1=ggplot(data_level1)+ geom_point(aes(x=TIME,y=C3, color = "#D1484F", shape = "A", linetype = "A"), size=2 )+ geom_line(aes(TIME,C3模拟, color = "#3398CC", shape = "B", linetype = "B"),size=1)+ scale_y_continuous('C3潮位(m)')+ labs(x = "时间",y='C3潮位(m)')+ theme_bw()+ theme(legend.title=element_blank(),legend.position = c(0.9, 0.1))+ scale_color_manual(name = "group", values = c('#D1484F' = '#D1484F', "#3398CC" = '#3398CC'), breaks = c("#D1484F", "#3398CC"), labels = c('实测值', '模拟值')) + scale_shape_manual(name = "group", values = c("A" = 16, "B" = NA), labels = c('实测值', '模拟值')) + scale_linetype_manual(name = "group", values = c("A" = 0, "B" = 1), labels = c('实测值', '模拟值')) p1

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一维数据列表绘图将variable分别映射到填充颜色fill，颜色color，大小size，同时画点和线，通过调整度量达到同时绘图的目的。

p11=ggplot(levelC3,aes(x=TIME,y=value,fill=variable,color=variable,size=variable))+ geom_point(aes(shape=variable),color="#D1484F") + scale_size_manual(values=c(3,1))+ scale_shape_manual(values=c(15,NA))+ geom_line(aes(linetype=variable), size=1,color = "#3398CC") + scale_linetype_manual(values = c(0,1))+ scale_y_continuous('C3潮位(m)')+ labs(x = "时间")+ theme_bw()+ theme(legend.title=element_blank(),legend.position = c(0.9, 0.1))+ scale_x_datetime(date_labels = "%H:%M") p11