Question

我的问题正是这个问题：

Plotting the "Average " curve of set of curves

但是我希望在ggplot中实现可接受的答案（如下）。有可能吗？

首先，我创建一些数据。在这里，我正在创建一个列表，其中包含5个data.frame，且具有不同的xs：

 ll <- lapply(1:5,function(i)
  data.frame(x=seq(i,length.out=10,by=i),y=rnorm(10)))

然后应用大约，我创建了一个包含所有数据的大data.frame：

big.df <- do.call(rbind,ll)

然后，我绘制线性近似值和所有序列：

plot(approx(big.df$x,big.df$y),type='l')
lapply(seq_along(ll), 
       function(i) points(ll[[i]]$x,ll[[i]]$y,col=i))

EDIT

我的数据结构（例如，实际DF包含183000行）

structure(list(timeseries = c(1, 7, 59, 0, 0, 5, 0, 0, 1, 0), 
t = c(1, 3, 7, 1, 3, 7, 1, 3, 7, 1)), .Names = c("timeseries",

“ t”），row.names = c（NA，10L），class =“ data.frame”）

Answer 1

在下面的代码中，我们从创建的列表开始（取决于您的实际数据是什么样，可能有更好的方法，但我现在将其保留）。然后，我们使用bind_rows将其转换为单个数据帧，并使用mutate添加内插值。我们将其动态地馈送到ggplot。 geom_line绘制插值。

插值点是数据中每个x值的所有y值的精确平均值。为了进行比较，我还添加了geom_smooth，它使用局部加权回归来绘制数据中的平滑曲线。 span中的geom_smooth参数可用于确定平滑程度。

library(tidyverse)
theme_set(theme_classic())

# Fake data
set.seed(2)
ll <- lapply(1:5,function(i)
  data.frame(x=seq(i,length.out=10,by=i),y=rnorm(10)))

# Combine into single data frame and add interpolation column
bind_rows(ll, .id="source") %>% 
  mutate(avg = approx(x,y,xout=x)$y) %>% 
  ggplot(aes(x, y)) +
    geom_point(aes(colour=source)) +
    geom_line(aes(y=avg)) +
    geom_smooth(se=FALSE, colour="red", span=0.3, linetype="11")

现在让我们完成各个数据处理步骤：

从列表中生成单个数据帧：

dat = bind_rows(ll, .id="source")

从该数据框中选择以下行：

dat[c(1:3, 15:17, 25:27), ]

   source  x            y
1       1  1 -0.896914547
2       1  2  0.184849185
3       1  3  1.587845331
15      2 10  1.782228960
16      2 12 -2.311069085
17      2 14  0.878604581
25      3 15  0.004937777
26      3 18 -2.451706388
27      3 21  0.477237303

我们可以获得如下插值：
```
 with(dat, approx(x, y, xout=x))
```
要获取上面我们想要的所有y值，我们可以这样做：
```
 with(dat, approx(x, y, xout=x))$y
```
要将y值添加到数据框中：
```
 dat$avg = with(dat, approx(x, y, xout=x))
```

要创建绘图，我们使用dplyr包中的函数执行了数据处理步骤，该包是我们在代码开始时加载的tidyverse包套件的一部分。它包含管道（%>%）运算符，它使我们可以一个接一个地链接函数，并将数据直接馈送到ggplot中，而不必将中间数据帧分配给对象（尽管我们如果愿意，可以先创建中间数据帧）。例如：

dat = bind_rows(ll, .id="source") %>% mutate(avg = approx(x,y,xout=x)$y) ggplot(dat, aes(x, y)) + geom_point(aes(colour=source)) + geom_line(aes(y=avg)) + geom_smooth(se=FALSE, colour="red", span=0.3, linetype="11")

在GGPLOT中绘制曲线组的“平均”曲线

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