R语言中如何绘制数值非常接近、存在重叠的分组折线图？

问题说明 #

当前使用包含3个分类、共1087行的数据集绘制折线图，数据样例如下：

Day Length  Category
1          1  33.807    Red
2          2  33.909    Red
3          3  34.011    Red
4          4  34.556    Red
5          5  34.789    Red
6          6  35.000    Red

          Day Length  Category
1          1  33.737    Blue
2          2  33.898    Blue
3          3  34.211    Blue
4          4  34.657    Blue
5          5  34.714    Blue
6          6  34.912    Blue

          Day Length  Category
1          1  33.631    Green
2          2  33.777    Green
3          3  34.101    Green
4          4  34.244    Green
5          5  34.590    Green
6          6  34.128    Green

原有绘图代码如下，运行后不同类别的折线互相遮挡，无法清晰分辨各分类走势，需要适配任意规模数据集的解决方法：

ggplot(data = df, aes(x = Day, y = Length, group = Category)) + 
  geom_line(aes(color = Category, alpha = 1), size = 2)

可直接复用的解决方法 #

以下方法不需要对原始数据做额外处理，适配任意行数、任意分类数量的折线图场景，可按需选择：

• 透明度+线宽调整（改动最小）
  注意：原有代码将alpha = 1写在aes()内部属于错误写法，会生成多余的透明度图例，所有固定的视觉属性参数都要放在aes()外部。
  直接在geom_line层设置全局透明度为0.6_{0.8，线宽调整为1}1.5即可。重叠区域会通过混色效果展示所有折线的交汇情况，适合分类数3-5个的场景。示例代码：

  ggplot(data = df, aes(x = Day, y = Length, color = Category, group = Category)) + 
    geom_line(alpha = 0.7, size = 1.2)
  

• 折线水平微偏移（完全无遮挡）
  调用position_dodge()给每条折线设置极小的x轴方向偏移，偏移宽度控制在0.1~0.3区间时，几乎不会影响x轴刻度与数值的对应关系，同时能彻底避免同坐标下的线体重叠，分类数较多时可适当调大偏移宽度。示例代码：

  ggplot(data = df, aes(x = Day, y = Length, color = Category, group = Category)) + 
    geom_line(alpha = 0.8, size = 1.2, position = position_dodge(width = 0.15))
  

• 分面绘制（适配大规模分类数据集）
  如果分类数量超过6个，折线密度过高不管怎么调透明度和偏移都会可读性差，此时直接按分类字段分面是最优方案，每个分类独占一个绘图面板，完全不存在遮挡问题，还能直观对比不同分类的走势差异。示例代码：

  ggplot(data = df, aes(x = Day, y = Length, color = Category)) + 
    geom_line(size = 1.2) +
    facet_wrap(~Category, ncol = 1, scales = "free_y")
  

• 层级优先级设置（适配有重点分析目标的场景）
  如果分析时存在核心关注的分类，可以将重点类别的线宽调高、透明度设为1，其余辅助参考类别的线宽调细、透明度设为0.2~0.4，既保留全量数据的趋势参考，又不会让冗余线条遮挡核心数据。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者EV_Mustang