求助：使用stat_smooth结合geom_line绘制非逐点变化的平滑多折线图

我仔细看了你的绘图代码，发现几个可能导致stat_smooth出问题的关键点，咱们一步步来排查修复：

1. 分组与颜色映射不一致 #

你在ggplot()全局映射里指定了colour = Day_Week，但geom_line却单独用group=Day Name``分组，同时stat_smooth还重复写了一遍aes映射。如果Day_Week和Day Name不是同一个变量，这会让分组逻辑彻底混乱——折线按Day Name分组，平滑曲线却按Day_Week分组，自然会出现异常。

建议统一分组规则：如果这两个变量是同一含义（比如只是命名不同），选其中一个同时作为分组和颜色的依据；如果含义不同，明确你希望平滑曲线按哪个变量分组。修改后的代码可以去掉stat_smooth里重复的aes：

Data_Arr %>% 
  ggplot(aes(x=Period, y=M_Min, colour = Day_Week, group = Day_Week)) + 
  geom_line() +  # 分组与颜色保持一致
  geom_hline(aes(yintercept= 120, linetype = "120MPM"), colour= 'lawngreen')+ 
  ylim(0,200)+ 
  stat_smooth() +  # 直接继承全局映射，无需重复定义
  theme_readable()

2. 检查Period变量的类型 #

如果Period是因子/字符串类型（比如像"早高峰""午间"这种分类值，或者是带格式的时间字符串），stat_smooth默认的loess拟合方法会失效——它需要连续的数值型x变量。你可以把Period转成数值型试试：

# 假设Period是类似"1""2""3"的因子，先转字符再转数值
Data_Arr$Period <- as.numeric(as.character(Data_Arr$Period))

# 再运行绘图代码
Data_Arr %>% 
  ggplot(aes(x=Period, y=M_Min, colour = Day_Week, group = Day_Week)) + 
  geom_line() + 
  geom_hline(aes(yintercept= 120, linetype = "120MPM"), colour= 'lawngreen')+ 
  ylim(0,200)+ 
  stat_smooth(method = "loess") +  # 显式指定拟合方法
  theme_readable()

3. 调整stat_smooth的拟合参数 #

如果数据量较大，loess方法可能拟合不稳定，你可以换用更适合大样本的拟合方法，比如gam（广义加性模型），或者给线性模型加多项式公式：

# 用gam方法生成平滑曲线，同时关闭置信区间突出曲线
Data_Arr %>% 
  ggplot(aes(x=Period, y=M_Min, colour = Day_Week, group = Day_Week)) + 
  geom_line(alpha = 0.5) +  # 给原始折线加透明度，避免和平滑曲线重叠
  geom_hline(aes(yintercept= 120, linetype = "120MPM"), colour= 'lawngreen')+ 
  ylim(0,200)+ 
  stat_smooth(method = "gam", formula = y ~ s(x), se = FALSE) + 
  theme_readable()

4. 排查数据异常 #

有时候stat_smooth失效是因为数据里存在NA值或极端异常值，你可以先清洗数据再绘图：

# 去除包含关键变量缺失值的行
Data_Arr_clean <- Data_Arr %>% drop_na(Period, M_Min, Day_Week)

# 用清洗后的数据重新绘图

你可以先从统一分组和检查变量类型这两步入手，这应该能解决大部分常见的stat_smooth异常问题~

内容的提问来源于stack exchange，提问作者NColl