ggplot：为什么我必须将数据转换为长格式？

Question

使用 ggplot 绘图时，我经常需要将数据转换为长格式，例如下面的代码。我有两个问题：

1. 有没有办法将列（因此每个变量）用作“组”？那么每列都被绘制并具有不同的颜色吗？因此，无需将数据转换为长格式。（无需将每个变量放入 a 中geom_line()）
2. 为什么必须将数据转换为长格式？其背后的原因是什么？当数据具有宽格式时，它比绘图更好吗？

示例代码：

library(tidyverse) 
# Data in wide format
  df_wide <- data.frame(
   Horizons = seq(1,10,1),
   Country1 = c(2.5, 2.3, 2.2, 2.2, 2.1, 2.0, 1.7, 1.8, 1.7, 1.6),
   Country2 = c(3.5, 3.3, 3.2, 3.2, 3.1, 3.0, 3.7, 3.8, 3.7, 3.6),
   Country3 = c(1.5, 1.3, 1.2, 1.2, 1.1, 1.0, 0.7, 0.8, 0.7, 0.6)
   )

# Convert to long format
  df_long <- df_wide %>%
   gather(key = "variable", value = "value", -Horizons)
    
# Plot the lines
  plotstov <- ggplot(df_long, aes(x = Horizons, y = value)) + 
   geom_line(aes(colour = variable, group = variable))+
   theme_bw() 

输出： 预先非常感谢！

Answer 1

很难确定这是不可能的 \xe2\x80\x94 例如，有人可以编写一个包装器包来ggplot自动为你执行此操作 \xe2\x80\x94 但没有明显的证据像这样的解决方案。

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《tidyverse》的作者 Hadley Wickham在tidy dataggplot的概念上构建了整个“tidyverse”生态系统，tidy data 本质上是长格式的数据。使用长格式数据的基本原因是相同的数据可以由多种宽格式表示，但长格式通常是唯一的。例如，假设您有代表按年份、国家/地区和工业部门划分的收入的数据。在宽格式中，列是否代表年份、国家/地区、部门或某种组合？在 tidyverse/ggplot 世界中，您可以简单地指定要用作分组变量的变量。使用面向宽格式的工具（例如基本 R\'s ），您首先要重塑数据，使列代表分组变量（例如年份），然后绘制它。matplot

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Wickham 和同事构建了类似的工具gather（或pivot_longer在 tidyverse 的新版本中），以便轻松转换为长格式，并构建了各种其他工具来处理长（“整洁”）数据。

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您可以编写包装器来ggplot进行转换......

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