R &引用；“已解决”；为什么ggplot2会画一个；“中断”；（移位）时间序列线图？

首先，我想对你对我的描述感到困惑表示抱歉，因为我的英语很差。我尽我所能解释我的问题，如果你有什么不明白的，请添加评论，我会解释更多细节

用于绘制这样的绘图的数据集（这里的图像只是其中的一部分）：
我已将dput的输出放在下面。

这是直线加速器捕获的带有时间戳的运动数据。我使用ggplot2绘制直线图，以在报告中显示这一点。这是我的代码：

......
#Convert timestamp format
time <- gsub(":", ".", x)
time <- strptime(time, format = "%H.%M.%OS")
time <- as.POSIXct(time)
df["time"] <- time

# Person B Plot
p <- ggplot(df, aes(x = time)) +
  scale_x_datetime(name = "Time", labels = date_format("%H:%M:%OS")) +
  ylab("PCA") +
  geom_hline(aes(yintercept = 0)) +
  scale_colour_manual("", values = c("PCA_A" = "hotpink3", "PCA_B" = "steelblue3", "Correlation" = "chocolate")) +
  geom_line(aes(y = PCA_b, group = 1, colour = "PCA_B"), size = 0) +
  # theme(text = element_text(size = 23), plot.title = element_text(hjust = 0.5)) +
  ggtitle("PCA_Two")

----------更新21/4/2020

我发现了一件很有趣的事。如果数据集的大小小于277，则绘图将是完美的。否则277号点会移动。我使用277大小的dput制作了一个。有人能测试吗？我的阴谋将会失败

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感谢@chemdork123的帮助。我发现在一秒钟内，断点周围的所有数据都消失在原始数据集中。这应该是研究仪器的失败

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答案很简单，让我看起来像个傻瓜XD。

在您所指示的圆圈之间，原始数据是什么样子的？欢迎使用堆栈溢出！您能否通过共享您的数据样本使您的问题重现，以便其他人能够提供帮助（请不要使用

str（）

、

head（）

或屏幕截图）？您可以使用和包来帮助您实现这一点。另请参见&@teunbrand原始数据集太大，我无法找到断点。这是一个移动数据，所以应该是平滑的。Hi@Tung，谢谢你的建议和指导，但原始数据是500多行csv文件，我不能直接在帖子中共享。Hi Samuel-你可以使用

dput（df[X:Y，]）发布数据中断附近的数据集部分（因为这是特别有趣的部分）

，其中“X”和“Y”表示要导出的数据集行的限制。我认为即使是发20或50行也可能足够了。如果重要位之间有数千行，可以使用dput（df[sample（X:Y，num），]），其中“num”表示要在“X”和“Y”之间随机采样的行数。这些都是分享大数据集一部分的好方法，因此我们可以最好地帮助您。只要您学到了一些东西，这是一个值得问的问题。这里的一位科学家同事说：唯一糟糕的问题是你没有学到任何新东西。

structure(list(time = structure(c(1587503540.556, 1587503540.577, 
1587503540.615, 1587503540.637, 1587503540.675, 1587503540.696, 
1587503540.716, 1587503540.756, 1587503540.776, 1587503540.817, 
1587503540.837, 1587503540.876, 1587503540.893, 1587503540.915, 
1587503540.937, 1587503540.976, 1587503540.997, 1587503541.018, 
1587503541.059, 1587503541.078, 1587503541.117, 1587503541.138, 
1587503541.18, 1587503541.201, 1587503541.24, 1587503541.26, 
1587503541.3, 1587503541.339, 1587503541.358, 1587503541.4, 1587503541.423
), class = c("POSIXct", "POSIXt"), tzone = ""), PCA_a = c(1.56737319252217, 
2.04606254627585, 2.49366222484302, 2.88101522283612, 3.18379411504211, 
3.38503090762478, 3.47436865063648, 3.44747654856326, 3.30707775976109, 
3.06371801441373, 2.73437161733756, 2.33935677190782, 1.89968708587307, 
1.43586301558354, 0.967277030171067, 0.511214148600076, 0.0816220889456876, 
-0.311381715806983, -0.661355048674678, -0.965683235694069, -1.22624198074107, 
-1.44997061419577, -1.64740413737597, -1.82782646420492, -1.99421995781177, 
-2.14199256386341, -2.26073408401317, -2.33585157388011, -2.34937651266747, 
-2.28185734041769, -2.11603996134387), PCA_b = c(0.428589019048672, 
0.437715207869297, 0.44415836273225, 0.447676595545035, 0.448336071890988, 
0.446396459498192, 0.442205853553038, 0.43616876635858, 0.42877854629294, 
0.420603253124693, 0.412148862183822, 0.403676755189904, 0.395124979959946, 
0.386241966203463, 0.376849622459395, 0.367015680942488, 0.35712348581213, 
0.347977244142877, 0.340825041944267, 0.337103574812562, 0.338073413214583, 
0.344591707232845, 0.35695103029739, 0.374713701538921, 0.396660690638421, 
0.420888192551911, 0.445042523797771, 0.466693774961235, 0.483678597255532, 
0.494312865435414, 0.497599592736315), cor = c(0.787242026266416, 
NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 0.297936210131332, NA, NA, NA, 
NA, NA, NA, NA, NA, -0.074108818011257, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 
NA, NA, -0.437523452157598, NA, NA, NA)), row.names = 20:50, class = "data.frame")