Trace líneas de una lista de marcos de datos usando ggplot2 en R

En este artículo, discutiremos cómo trazar líneas en ggplot a partir de una lista de marcos de datos en el lenguaje de programación R.

El paquete ggplot2 se utiliza para visualizar y analizar los datos. El paquete se puede descargar e instalar usando el siguiente comando en R: 

install.packages("ggplot2")

El método ggplot en R se usa para hacer visualizaciones de gráficos usando el marco de datos especificado. Se utiliza para instanciar un objeto ggplot. Se pueden crear asignaciones estéticas al objeto de trazado para determinar la relación entre los ejes x e y respectivamente. Se pueden agregar componentes adicionales al objeto ggplot creado.

Sintaxis: ggplot(datos = NULL, mapeo = aes(), color())

Argumentos:

• data: conjunto de datos predeterminado para usar en la gráfica.
• mapeo: lista de mapeos estéticos para usar en la trama.

Se pueden agregar geomas a la trama usando varios métodos. El método geom_line() en R se puede usar para agregar líneas gráficas en los diagramas realizados. Se agrega como un componente a la parcela existente. Las asignaciones estéticas también pueden contener atributos de color que se asignan de manera diferente en función de diferentes marcos de datos. El método geom_line() tiene la siguiente sintaxis: 

geom_line()

Ejemplo 1: 

# importing required libraries
library("dplyr")
library("ggplot2")
  
  
# creating the dataframes
df1 = data.frame(col1=c(1: 10), col2=rnorm(10))
df2 = data.frame(col1=c(5: 10), col2=rnorm(6))
df3 = data.frame(col1=c(2: 12), col2=rnorm(11))
  
# creating a list of dataframes
samplelist = list(df1, df2, df3)
# plotting the data
graph < - ggplot(bind_rows(samplelist, .id="data_frame"), 
                 aes(col1, col2, colour=data_frame)) +
geom_line()
  
# printing the graph
print(graph)

Producción

[1] "First Dataframe"
> print(df1)
  col1       col2
1     1  2.6799001
2     2  1.6732359
3     3 -0.2821830
4     4  0.6951255
5     5  0.3629730
6     6  1.6543411
7     7  0.9301622
8     8  0.6858366
9     9  1.3150289
10   10 -0.9306804
> print("Second Dataframe")
[1] "Second Dataframe"
> print(df2)
 col1       col2
1    5 -0.1813050
2    6  1.3543525
3    7  0.0810269
4    8  0.1788353
5    9  1.5264921
6   10  0.3677910
> print("Third Dataframe")
[1] "Third Dataframe"
> print(df3)
  col1       col2
1     2 -1.0602057
2     3 -0.6040208
3     4  1.9346507
4     5  0.5183120
5     6  0.7176499
6     7  0.2908290
7     8  1.4760342
8     9  0.5935123
9    10  0.3882407
10   11  0.8871490
11   12 -0.3974801

Ejemplo 2:

# importing required libraries
library("dplyr")
library("ggplot2")
  
  
# creating the dataframes
df1 = data.frame(col1=c(1: 10), col2=letters[1:5])
df2 = data.frame(col1=c(7: 9), col2=letters[5:7])
df3 = data.frame(col1=c(1: 6), col2=rep('e', 6))
df4 = data.frame(col1=c(5, 9, 10), col2=c('x', 'm', 'n'))
  
print("First DataFrame")
print(df1)
  
print("Second DataFrame")
print(df2)
  
print("Third DataFrame")
print(df3)
  
print("Fourth DataFrame")
print(df4)
  
# creating a list of dataframes
samplelist = list(df1, df2, df3, df4)
  
# plotting the data
graph < - ggplot(bind_rows(samplelist, .id="data_frame"), 
                 aes(col1, col2, colour=data_frame)) +
geom_line()
  
# printing the graph
print(graph)

Producción

[1] "First DataFrame"
> print(df1)
  col1 col2
1     1    a
2     2    b
3     3    c
4     4    d
5     5    e
6     6    a
7     7    b
8     8    c
9     9    d
10   10    e
> print ("Second DataFrame")
[1] "Second DataFrame"
> print(df2)
 col1 col2
1    7    e
2    8    f
3    9    g
> print ("Third DataFrame")
[1] "Third DataFrame"
> print(df3)
 col1 col2
1    1    e
2    2    e
3    3    e
4    4    e
5    5    e
6    6    e
> print ("Fourth DataFrame")
[1] "Fourth DataFrame"
> print(df4)
 col1 col2
1    5    x
2    9    m
3   10    n