折线图
折线图是一种常见的数据可视化图表类型，用于展示数据随着时间、类别或其他变量的变化趋势。 它通过连接各个数据点的折线来显示数据的变化情况，使观察者能够直观地了解数据的趋势、周期性以及可能的模式或异常。
折线图通常包含以下要素：
- 横轴（X 轴）：横轴通常表示时间、类别或其他连续型变量，用于标识数据点的位置。
- 纵轴（Y 轴）：纵轴表示数据的数值大小，用于标识数据点在纵向上的位置。
- 折线：折线连接了各个数据点，直观地显示了数据的变化趋势。折线的形状、斜率和曲线程度都可以提供有关数据特征的信息。
- 数据点：在折线上标记的数据点表示具体的数据数值，以便观察者能够准确地了解每个时间点或类别的数据情况。
折线图适用于展示时间序列数据、趋势分析、周期性变化以及对比不同类别之间的变化。 它可以帮助观察者快速识别数据的整体趋势、周期性波动以及可能存在的异常情况。
使用方式
- 维度字段：用于表示折线图的 X 轴，通常为时间、日期或分类字段。
- 系列字段：表示每条折线对应的类别。
数据示例
# 创建 DataFrame
data = query('select * from yearly.a0301')
# 转换为 DataFrame
df = DataFrame(data)
df = df.pivot(index="day", columns="name", values="value")
return df
折线图设置
显示设置
常规折线图提供了丰富的设置选项，让您可以灵活调整图表样式、数据展示方式以及交互效果，以便更好地传达数据趋势和关键信息。以下是常规折线图的主要设置项及其优化扩展：
1. 线条设置
- 线条粗细：您可以自定义折线的粗细，确保折线在图表中显眼且易于辨识。粗细设置对于多个折线图的区分尤为重要。
- 线条颜色：设置折线的颜色，可以通过颜色映射不同的系列或数据区间，增强图表的视觉层次感和信息传递效果。
- 线型选择：可选择实线、虚线、点线等不同类型的折线，根据展示需求调整折线的外观，便于区分不同的数据趋势。
2. 空值处理
- 是否连接空值：您可以设置是否连接数据中的空值（如缺失数据点）。如果选择连接空值，折线将通过直线连接空值前后的数据点，这对于某些趋势分析非常有用。若选择不连接，空值处将显示为中断状态，帮助强调数据的不完整性或缺失情况。
3. 折线端点标签
- 显示折线端点标签：在折线图的起点或终点添加数据标签，使得观众能够直接看到关键数据点的具体数值。这对于重要时间点或关键数据的展示尤为有效。
4. 数据显示数值
- 数值显示：在折线图中显示数据点的具体数值，增强图表的可读性。数值可显示在数据点的旁边或直接在线条上方，帮助用户快速理解每个数据点的具体值。
5. 标线设置
- 添加标线：在折线图中插入标线，帮助用户识别特定的数值阈值或趋势。例如，您可以设置一条平均值线，或是一个特定的数据目标线，帮助对比数据和关键值。
图例
