我有这个数据：
Date ID Value
10-Apr-17 12:02:30 A 4.107919756
10-Apr-17 12:02:31 A 4.107539119
10-Apr-17 12:02:32 A 5.503949115
10-Apr-17 12:02:33 B 5.842728032
10-Apr-17 12:02:34 B 8.516053634
10-Apr-17 12:02:35 B 1.515112486
10-Apr-17 12:02:36 B 5.224667007
我想仅使用列 ID == 'A' 来绘制 geom_point。
library(ggplot2)
library(lubridate)
library(magrittr)
thedata <- read.csv("~/Downloads/Vel.csv", header = TRUE)
thedata$newDate <- dmy_hms(thedata$Date)
ggplot(thedata, aes(newDate, Value)) +
geom_point(thedata=thedata$ID %>% filter(thedata$ID == "A"))
但它绘制了所有点（A 和 B ID）。
它给了我
“警告：忽略未知参数：数据”
使用 ggplot 时。
更新
使用 ：
thedata <- read.csv("~/Downloads/Vel.csv", header = TRUE)
thedata <- as.data.frame(thedata)
thedata$newDate <- dmy_hms(thedata$Date)
ggplot(thedata, aes(newDate, Value)) +
geom_point(data=thedata$ID %>% filter(thedata$ID == "A"))
因此，使用数据作为数据框，而geom_point(data=thedata$ID %>%不是geom_point(thedata=thedata$ID %>%像@aosmith 指出的那样使用，
结果是 ：
错误：ggplot2 不知道如何处理 ts 类的数据
我认为你应该这样做：
ggplot(thedata %>% dplyr::filter(ID == "A"), aes(newDate, Value)) +
geom_point()
关键是你不能geom在 ggplot() 中指定一个新的数据框时指定一个新的数据框。我想你也可以做这样的事情：
ggplot() +
geom_point(data = thedata %>% dplyr::filter(ID == "A"), aes(newDate, Value))
编辑 ：
我更新了第二个代码块，所以它现在应该可以工作了。
关于 filter() 函数，您不需要thedata在您的情况下使用管道。这项工作也一样，更容易阅读：geom_point(data = filter(thedata, ID == "A"), aes(newDate, Value))
此外，这只是我的意见，但我想您可以通过 ID 绘制整个数据和颜色会更有趣，如下所示：
ggplot() +
geom_point(data = thedata, aes(newDate, Value, colour = ID))
要完成ggplot()使用数据框进行馈送的问题，请注意您可以data为所有几何体指定不同，如本例中的mtcars数据集：
ggplot() +
geom_point(data = mtcars, aes(mpg, disp, colour = cyl)) +
geom_point(data = filter(mtcars, cyl == 6), aes(qsec, drat))
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