huron<-data.frame(year=1875:1972,level=as.vector(LakeHuron),level2=as.vector(LakeHuron))
huron[1:50,2]<-huron[1:50,2]+100 #给第二列，1:50行每个值加100
huron[50:90,2]<-huron[50:90,2]-100 #给第二列，50:90行每个值减100
View(huron)
h<-ggplot(huron,aes(year))
h+geom_ribbon(aes(ymin=level,ymax=level2,fill=level>level2))+geom_line(aes(y=level))+geom_line(aes(y=level2))+scale_fill_manual(values=c("red","green"),name="fill") #一定留意geom函数里面aes指定。 这里fill是布尔值
>第二种优化实现方式
huron<-rbind(huron,huron[huron$year==1924,]) # 增加year=1924的数据
huron<-huron[order(huron$year),] # 将huron 按year 从小到大排序。 注：order 返回响亮从小到大值所在向量中的位置
huron$id<-1:nrow(huron) # 新增id列表示行数
huron$group<-ifelse(huron$id<=50,"A","B") # 新增group列，把50行之前的赋值A,之后的赋值B
View(huron)
h<-ggplot(huron,aes(year)) #aes(x,y...) 按位置，一个参数时即是x
h+geom_ribbon(aes(ymin=level,ymax=level2,fill=group))+geom_line(aes(y=level))+geom_line(aes(y=level2)) #
>>更高阶的写法
h<ggplot()+geom_ribbon(data=huron[huron$level>=huron$level2,],aes(x=year,ymin=level,ymax=level2),fill="green")+geom_ribbon(data=huron[huron$level<=huron$level2,],aes(x=year,ymin=level,ymax=level2),fill="red")+geom_line(data=huron,aes(x=year,y=level))+geom_line(data=huron,aes(x=year,y=level2))
> h
注：
ggplot(data=NULL,mapping=aes(),...environment=parent.frame()) # R是承认位置参数的
geom_ribbon(mapping=NULL,data=NULL,position="identity",...na.rm=FALSE,orientation=NA,show.legend=NA,inherit.aes=TRUE,outline.type="both")
#可以在次geom_ribbon再定义data的，效果就是对data分组做不同的画图修饰如fill颜色。