Gráficos de líneas múltiples o gráficos de series temporales con ggplot2 en R

En este artículo, discutiremos cómo trazar gráficos de líneas múltiples o gráficos de series de tiempo con el paquete ggplot2 en el lenguaje de programación R. Podemos crear un diagrama de líneas usando la función geom_line() del paquete ggplot2.

Sintaxis:

ggplot(df, aes(x, y)) + geom_line()

dónde, 

• df: determina el marco de datos utilizado
• x e y: determina las variables del eje

Ejemplo:

Aquí hay un diagrama de línea básico hecho usando la función geom_line() del paquete ggplot2. Aquí, el conjunto de datos utilizado es el conjunto de datos de delincuencia de la ciudad de 1975 a 2015 que se puede descargar desde ucr_crime .

# load package tidyverse
library(tidyverse) 
  
# read sample data from given csv file
sample_data <- read_csv("ucr_crime_1975_2015.csv")
  
# plot a basic line plot using ggplot() function
# color parameter is used to colot the plot according 
# to department_name
ggplot(sample_data, aes(x=year, violent_per_100k)) +
  
# geom_line function is used to plot line plot
geom_line()

Producción:

Aquí, la trama resultante no parece una serie temporal múltiple. Esto se debe a que para una serie de tiempo múltiple en el ejemplo anterior solo usamos dos variables y esas dos son necesarias para una sola gráfica de serie de tiempo. Para obtener una gráfica de series temporales múltiples, necesitamos una variable diferenciadora más. Entonces usaremos los parámetros de color para agrupar y colorear el gráfico de líneas de acuerdo con otra variable de calibre diferenciador.

Sintaxis:

ggplot(df, aes(x, y, color)) + geom_line()

dónde,

• df: determina el marco de datos utilizado
• x e y: determina la variable del eje
• color: determina la variable según la cual se agrupa y colorea la parcela

Ejemplo:

Aquí hay un diagrama de línea básico hecho usando la función geom_line() del paquete ggplot2. Aquí hemos agrupado y coloreado el diagrama según nombre_departamento. Esto crea las tres variables diferenciadoras necesarias para múltiples series de tiempo.

# load package tidyverse
library(tidyverse) 
  
# read sample data from given csv file
sample_data <- read_csv("ucr_crime_1975_2015.csv")
  
# plot a basic line plot using ggplot() function
# color parameter is used to colot the plot according
# to department_name
ggplot(sample_data, aes(x=year, violent_per_100k, color=department_name)) +
  
# geom_line function is used to plot line plot
geom_line()+
  
# theme with legend.position as none removes the 
# legend form plot
theme(legend.position = "none")

Producción: