按最后一个值r绘制颜色线

我需要在ggplot中绘制>741行的帮助

一条特定线的颜色不应改变，例如，颜色线应仅由eci的最终值指定

我希望在每行的开头和结尾显示每行的名称（在代码示例“unit”中）

当然，700多条线很难用肉眼分辨，但有什么建议可以让这些线更容易分辨吗

df <- data.frame(unit=rep(1:741, 4),  
                 year=rep(c(2012, 2013, 2014, 2015), each=741),
                 eci=round(runif(2964, 1, 741), digits = 0))

 g = ggplot(data = df, aes(x=year, y=eci, group=unit)) + 
      geom_line(aes(colour=eci), size=0.01) + 
      scale_colour_gradientn(colours = terrain.colors(10)) +
      geom_point(aes(colour=eci), size=0.04) 
   # The colour of the line should be determined by all eci for which year=2015

---

df实现所需结果的一种方法是创建带有额外信息的新列，以便在使用
ggplot2
进行打印时使用

使用
dplyr
，我们将数据按单位分组，然后对其进行排列，这样我们就可以创建一列来存储上一个eci的值，以及两列带有第一年和去年标签的数据，这样我们就可以将它们作为文本添加到绘图中

df_new <- df %>% 
  group_by(unit) %>% 
  arrange(unit, year, eci) %>% 
  mutate(last_eci = last(eci),
         first_year = ifelse(year == 2012, unit, ""),
         last_year  = ifelse(year == 2015, unit, "")) 

当然，查看生成的绘图很容易看出，尝试在单个绘图中绘制>700行不同颜色和>1400个标签不是非常可取的

我会使用
df
的相关子集，因此我们会生成有助于更好地理解数据的图

df_new %>% 
  filter(unit %in% c(1:10)) %>% 
  ggplot(data = ., 
         aes(x = year, y = eci, group = unit, colour = last_eci)) + 
  geom_line(size = 0.01) + 
  geom_text(aes(label = first_year), nudge_x =  -0.05, color = "black") +
  geom_text(aes(label = last_year),  nudge_x =   0.05, color = "black") +
  scale_colour_gradientn(colours = terrain.colors(10)) +
  geom_point(aes(colour = eci), size = 0.04)  

为了更好的可读性，我选择了使用directlabels包的10行示例

library(ggplot2)
library(dplyr)
library(directlabels)

set.seed(95)


l <- 10

df1 <- data.frame(unit=rep(1:l, 4),  
                 year=rep(c(2012, 2013, 2014, 2015), each=l),
                 eci=round(runif(4*l, 1, l), digits = 0))


df2 <- df1 %>% filter (year == 2015) %>% select(-year, end = eci)

df <- left_join(df1,df2, by = "unit")

g <- 
  ggplot(data = df, aes(x=year,
                          y=eci, 
                          group=unit)) + 
  geom_line(aes(colour=end), size=0.01) + 
  scale_colour_gradientn(colours = terrain.colors(10)) +
  geom_point(aes(colour=eci), size=0.04) +
  geom_dl(aes(label = unit,color = end), method = list(dl.combine("first.points", "last.points"), cex = 0.8)) 

g

库（ggplot2）
图书馆（dplyr）
库（directlabels）
种子集（95）
l半年后，我认为基于
parcoord（）
应用于广泛df的解决方案更简单

set.seed(95)

l <- 1000 # really 1000 observations per year this time

df1 <- data.frame(unit=rep(1:l, 4),  
                  year=rep(c(2012, 2013, 2014, 2015), each=l),
                  eci=round(runif(4*l, 1, l), digits = 0))

df1 <- tidyr::spread(df1, year, eci) # change from long to wide

df1 <- df1 %>%
  dplyr::arrange(desc(`2015`)) # Assign after which column (year) rows should be ordered

# create 10 different colrs which are repeated 100 times
my_colors=rep(terrain.colors(11)[-1], each=100) 

parcoord(df1[, c(2:5)] , col= my_colors)

set.seed（95）
我很抱歉-不知何故，我现在无法将代码格式化为正确的格式。出色的1行解决方案！不幸的是，geom_dl在处理大于200个值的数据时非常慢。
set.seed(95)

l <- 1000 # really 1000 observations per year this time

df1 <- data.frame(unit=rep(1:l, 4),  
                  year=rep(c(2012, 2013, 2014, 2015), each=l),
                  eci=round(runif(4*l, 1, l), digits = 0))

df1 <- tidyr::spread(df1, year, eci) # change from long to wide

df1 <- df1 %>%
  dplyr::arrange(desc(`2015`)) # Assign after which column (year) rows should be ordered

# create 10 different colrs which are repeated 100 times
my_colors=rep(terrain.colors(11)[-1], each=100) 

parcoord(df1[, c(2:5)] , col= my_colors)