R语言ggplot2绘制含大量NaN的多列时序折线散点复合图

有两种常用的实现方式，你可以根据自己的需求选择：

方案1：不修改原数据结构，直接对每个系列单独过滤 #

这种方式不需要调整原宽表结构，直接在你原来的基础写法上修改即可，只需要给每个geom_line单独指定过滤了对应列NaN的数据集即可，散点不需要额外处理，NaN值默认不会被绘制：

library(ggplot2)

ggplot(NDVI_sat_h_COR, aes(x = Date)) +
  # meanNDVIU系列
  geom_line(aes(y = meanNDVIU), colour = "blue", 
            data = ~.x[!is.nan(.x$meanNDVIU), ]) +
  geom_point(aes(y = meanNDVIU), colour = "blue") +
  # meanNDVIN系列
  geom_line(aes(y = meanNDVIN), colour = "green", 
            data = ~.x[!is.nan(.x$meanNDVIN), ]) +
  geom_point(aes(y = meanNDVIN), colour = "green") +
  # meanNDVIh系列
  geom_line(aes(y = meanNDVIh), colour = "red", 
            data = ~.x[!is.nan(.x$meanNDVIh), ]) +
  geom_point(aes(y = meanNDVIh), colour = "red") +
  # NDVIL系列
  geom_line(aes(y = NDVIL), colour = "purple", 
            data = ~.x[!is.nan(.x$NDVIL), ]) +
  geom_point(aes(y = NDVIL), colour = "purple") +
  # NDVIM系列
  geom_line(aes(y = NDVIM), colour = "orange", 
            data = ~.x[!is.nan(.x$NDVIM), ]) +
  geom_point(aes(y = NDVIM), colour = "orange") +
  # 统一设置Y轴
  scale_y_continuous(name = "NDVI", limits = c(0.2, 0.8))

注：这里的~.x是ggplot2支持的lambda语法，代表传入的原始数据集，如果你使用的旧版本ggplot不支持，直接替换成NDVI_sat_h_COR即可

方案2：转换为长表格式，代码更简洁易维护 #

如果你的数值列较多，更推荐把宽表转为tidy长表格式，一次映射就能完成所有系列的绘制，还能自动生成图例：

library(ggplot2)
library(tidyr)
library(dplyr)

# 转换为长格式，过滤所有NaN值
df_long <- NDVI_sat_h_COR %>%
  pivot_longer(cols = -Date, names_to = "NDVI_type", values_to = "NDVI_value") %>%
  filter(!is.nan(NDVI_value))

# 绘图
ggplot(df_long, aes(x = Date, y = NDVI_value, color = NDVI_type)) +
  geom_line() +
  geom_point() +
  scale_y_continuous(name = "NDVI", limits = c(0.2, 0.8)) +
  # 可自定义各系列颜色
  scale_color_manual(values = c(
    "meanNDVIU" = "blue",
    "meanNDVIN" = "green",
    "meanNDVIh" = "red",
    "NDVIL" = "purple",
    "NDVIM" = "orange"
  ))

这种方式后续要新增/删除系列、调整样式都更方便，不需要重复写多次geom层。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Cláudio Siva