ggplot绘制时间相关性折线图和面积图（2）

折线图和面积图属于时间相关的周期性图表，既往我们已经介绍了使用ggplot绘制简单折线图的，今天我们继续使用我们的GDP数据来进一步深入绘制折线图，数据来源于网址：
http://www.icane.cn/voice/V-%B4%F3%CE%C020140826.htm

复制以后对数据进行了简单的整理，我们先导入数据和包

数据非常简单China代表中国，Jap代表日本，year代表年份

先把时间变成日期格式

bc$year<-as.Date(bc$year)

假如我们只想绘制我们国家的GDP曲线

ggplot(bc, aes(x =year, y =China) )+geom_area(fill="#FF6B5E",alpha=0.75)+ geom_line(color="black",size=0.75)+scale_x_date(date_labels = "%Y",date_breaks = "4 year")+xlab("Year")+ ylab("gdp")+theme( axis.title=element_text(size=10,face="plain",color="black"),axis.text = element_text(size=10,face="plain",color="black"))

我们可以对曲线进一步美化，以颜色的深浅来代表GDP的改变情况
先要把数据转成长格式

bc<-melt(bc,id=c("year"),measure.vars = (c("China","Jap")),variable.name = "variable",value.name = "value") ##ID为固定不变的变量，measure.vars为需要整合的变量

设置曲线插补点

x<-as.numeric(bc$year)
newdata<-data.frame(spline(x,bc$value,n=1000,method= "natural"))##进行平滑处理

重新转成日期数据

newdata$date<-as.Date(newdata$x,origin = "1962-07-01")##设置一个起始时间

最后绘图

ggplot(newdata, aes(x =date, y = y) )+geom_bar(aes(fill=y,colour=y),stat = "identity",alpha=1,width = 1)+ geom_line(color="black",size=0.5)+scale_color_gradientn(colours=brewer.pal(9,'Reds'),name = "Value")+scale_x_date(date_labels = "%Y",date_breaks = "4 year")+xlab("Year")+ ylab("Value")+guides(fill=FALSE)+theme( axis.title=element_text(size=10,face="plain",color="black"),axis.text = element_text(size=10,face="plain",color="black"),legend.position = c(0.12,0.75),legend.background = element_blank())

我们也可以使用颜色映射方法到面积填充，比较差异
重新导入数据

bc<-read.csv("E:/r/test/gdp.csv",sep=',',header=TRUE)
bc$year<-as.Date(bc$year)
names(bc)
mydata1<-bc

设置最大值和最小值

mydata1$ymin<-apply(mydata1[,c(1,2)], 1, min)
mydata1$ymax<-apply(mydata1[,c(1,2)], 1, max)

作图，先做一张单色的

ggplot(mydata1, aes(x =year))+geom_ribbon( aes(ymin=ymin, ymax=ymax),alpha=0.5,fill="white",color=NA)+#geom_area(aes(fill=variable),alpha=0.5,position="identity")+ geom_line(aes(y=China,color="#FF6B5E"),size=0.75)+#color="black",geom_line(aes(y=Jap,color="#00B2F6"),size=0.75)+#color="black",scale_x_date(date_labels = "%Y",date_breaks = "4 year")+xlab("Year")+ ylab("gdp")+scale_colour_manual(name = "Variable", labels = c("China", "Jap"),values = c("#FF6B5E", "#00B2F6"))+theme( axis.title=element_text(size=10,face="plain",color="black"),axis.text = element_text(size=10,face="plain",color="black"),legend.position = c(0.15,0.8),legend.background = element_blank())

下面做一张彩色的，因为要进行GDP比较，所以先要设置一下最大最小值

mydata1$ymin1<-mydata1$ymin
mydata1$ymin1[as.integer((mydata1$China-mydata1$Jap)>0)]=NA
mydata1$ymax1<-mydata1$ymax
mydata1$ymax1[as.integer((mydata1$China-mydata1$Jap)>0)==0]=NA
mydata1$ymin2<-mydata1$ymin
mydata1$ymin2[as.integer((mydata1$China-mydata1$Jap)<=0)==0]=NA
mydata1$ymax2<-mydata1$ymax
mydata1$ymax2[as.integer((mydata1$China-mydata1$Jap)<=0)==0]=NA

导入R包ggridges并作图

library(ggridges)
ggplot(mydata1, aes(x=year)) +geom_ridgeline_gradient( aes(y=ymin, height = ymax-ymin,  fill = ymax-ymin)) +geom_line(aes(y=China),color="black",size=0.75)+#color="black",geom_line(aes(y=Jap),color="black",size=0.75)+#color="black",scale_fill_gradientn(colours= brewer.pal(9,'RdBu'),name = "Value")+theme(legend.position = c(0.15,0.8),legend.background = element_blank())

总的来说ggplot做得是非常漂亮的

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