r凹凸/坡度图表设置自定义厚度和颜色

考虑一个数据框架，如下所示，其中有5个项目在3个时间点排名

item<-rep(c(1:5),3)
time<-rep(c('a','b','c'),15)
rank<-round(runif(15,2,10),1)
stack<-as.data.frame(cbind(item,time,rank))

我是这样画的

ggplot(data = stack, aes(x = time, y = rank, group = item)) +
  geom_line(aes(color = item, alpha = 1), size=2 )+
  geom_point(aes(color = item, alpha = 1), size = 4)

我想用几种方法来处理此图：

我希望能够通过数据的大小来显示变化的大小 线，因此较粗的线代表较大的变化，但我希望对每个时间点a-b和b-c都这样做

我想用同样的颜色来表示，正的变化是一条绿线，负的变化是一条红线，同样，这应该是在每个时间点a-b，b-c

到目前为止，我只能改变整体颜色或厚度，而不是间隔a-b和b-c

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表示变更级别的任何其他想法都是受欢迎的（alpha是一个选项）

首先，快速更改样本数据，使其完全可复制

item<-factor(rep(c(1:5),3))
time<-rep(c('a','b','c'),15)
rank<-round(runif(15,2,10),1)
stack<-data.frame(item,time,rank)

这就像你期待的那样，但不可否认有点可怕。你可以玩弄颜色和尺寸，直到你得到满意的东西，或者使用alpha作为公认的aes，但总的来说，我建议你考虑另一种选择。凹凸图的目的是便于跟踪多个时段或维度的相对位置变化。通过改变颜色和大小的方向，你实际上更难跟踪你在哪一行通过时间。我认为你最初的方法更具视觉意义。稍微调整一下，你会得到如下结果：

ggplot(stack, aes(x = time, y = rank, group = item)) +
  geom_line(aes(colour = item)) +
  geom_point(aes(colour = item), size = 4) +
  geom_point(colour = "black", pch = 1, size = 4) +
  geom_label(data = stack %>% 
               filter(time == "c"),aes(label = item,
                                       fill = item)) +
  theme_minimal() +
  scale_fill_discrete(guide = FALSE) +
  scale_colour_discrete(guide = FALSE) +
  labs(x = "Time", y = "Rank")

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eesh，那看起来真是太可怕了！但是谢谢你告诉我这是可能的。第二个选项看起来更好。在我接受之前，我只是意识到时间和项目没有意义，相反，它应该是时间。对于其他人来说，我发现它是一个非常好的包，可以使用“newggslopegraph”函数制作漂亮的坡度图。

library(dplyr)
stack <- stack %>% 
  group_by(item) %>% 
  mutate(delta = rank-lag(rank),
         direction =  ifelse(delta >  0, "Positive","Negative"))

ggplot(stack, aes(x = time, y = rank, colour = direction, group = item)) +
  geom_line(aes(size = delta)) +
  geom_point(colour = "black") +
  scale_colour_manual(values = c("green","red"))

ggplot(stack, aes(x = time, y = rank, group = item)) +
  geom_line(aes(colour = item)) +
  geom_point(aes(colour = item), size = 4) +
  geom_point(colour = "black", pch = 1, size = 4) +
  geom_label(data = stack %>% 
               filter(time == "c"),aes(label = item,
                                       fill = item)) +
  theme_minimal() +
  scale_fill_discrete(guide = FALSE) +
  scale_colour_discrete(guide = FALSE) +
  labs(x = "Time", y = "Rank")