如何用ggplot绘制按类型区分颜色的年度收益均值/求和折线图

前置依赖准备 #

首先加载需要用到的工具包，数据处理用dplyr、绘图用ggplot2，整合在tidyverse套件中：

library(tidyverse)

假设你的原始数据集存为数据框df，字段结构和你给出的样例完全一致，包含Year、Type、Return三列。 #

版本1：同组取均值绘制折线图 #

先按「年份+Type」分组计算Return的均值，再生成折线图：

# 数据预处理：分组算均值
df_mean <- df %>%
  group_by(Year, Type) %>%
  summarise(Return = mean(Return, na.rm = TRUE), .groups = "drop")

# 绘图代码
ggplot(df_mean, aes(x = Year, y = Return, color = Type, group = Type)) +
  geom_line(linewidth = 1) +
  geom_point(size = 2) + # 可选，添加数据点方便定位每个年份的取值
  labs(x = "年份", y = "平均收益", color = "资产类型") +
  theme_bw()

说明：na.rm = TRUE会自动过滤Return为空的异常记录，group = Type可以避免因部分年份无对应Type数据导致的折线断裂问题。 #

版本2：同组取求和值绘制折线图 #

仅需要把分组汇总的逻辑从mean替换为sum即可：

# 数据预处理：分组算总和
df_sum <- df %>%
  group_by(Year, Type) %>%
  summarise(Return = sum(Return, na.rm = TRUE), .groups = "drop")

# 绘图代码
ggplot(df_sum, aes(x = Year, y = Return, color = Type, group = Type)) +
  geom_line(linewidth = 1) +
  geom_point(size = 2) +
  labs(x = "年份", y = "总收益", color = "资产类型") +
  theme_bw()

如果需要补全缺失的年份，可以在预处理步骤添加complete函数填充，默认缺失值可设置为0或者NA：

# 补全年份的可选代码
df_mean_complete <- df_mean %>%
  complete(Year = full_seq(Year, 1), Type, fill = list(Return = 0))

内容的提问来源于stack exchange，提问作者PCRL