R:改变 ggplot 中 x 轴的比例
R: Altering the scale of the x-axis in ggplot
小伙伴们我用过代码:
Combine_mean %>% ggplot(aes(x=factor(Year), y=Length, colour=gender, group=gender)) + geom_line()
它生成了一个综合图表,但是 x 轴很杂乱,每年从 1674 年到 1834 年列出。我更愿意以 10 年的增量显示它,我是否需要调整我的初始数据框等等男性和女性线条的结果,或者可以通过编辑上面的代码来完成。
这应该可以缓解问题(我使用了虚拟数据):
library(dplyr)
library(ggplot2)
#Data
Combine_mean <- data.frame(Year=c(seq(1674,1834),seq(1674,1834)),
gender=c(rep('female',161),rep('male',161)),
Length=c(cumsum(rnorm(161)),cumsum(rnorm(161))))
#Code
Combine_mean %>%
ggplot(aes(x=factor(Year), y=Length, colour=gender, group=gender)) +
geom_line()+
scale_x_discrete(limits=as.character(seq(1674,1834,by=10)))
输出:
小伙伴们我用过代码:
Combine_mean %>% ggplot(aes(x=factor(Year), y=Length, colour=gender, group=gender)) + geom_line()
它生成了一个综合图表,但是 x 轴很杂乱,每年从 1674 年到 1834 年列出。我更愿意以 10 年的增量显示它,我是否需要调整我的初始数据框等等男性和女性线条的结果,或者可以通过编辑上面的代码来完成。
这应该可以缓解问题(我使用了虚拟数据):
library(dplyr)
library(ggplot2)
#Data
Combine_mean <- data.frame(Year=c(seq(1674,1834),seq(1674,1834)),
gender=c(rep('female',161),rep('male',161)),
Length=c(cumsum(rnorm(161)),cumsum(rnorm(161))))
#Code
Combine_mean %>%
ggplot(aes(x=factor(Year), y=Length, colour=gender, group=gender)) +
geom_line()+
scale_x_discrete(limits=as.character(seq(1674,1834,by=10)))
输出: