笔者对 children 字母知识发展进行了纵向研究. 在这项研究中，120名 children 在三个不同的时间点被安排了一项字母知识任务.
df页的前五行
> head(df)
id T1_date T1_letters T2_date T2_letters T3_date T3_letters
1 101 2022-10-17 4 2023-05-15 18 2023-12-11 26
2 102 2022-10-18 9 2023-05-15 20 2023-12-11 30
3 103 2022-10-17 14 2023-05-15 30 2023-12-11 30
4 104 2022-10-18 7 2023-05-15 17 2023-12-11 27
5 105 2022-10-17 1 2023-05-16 11 2023-12-12 26
6 106 2022-10-17 2 2023-05-15 11 2023-12-12 26
该数据集中的第一列("id")显示了参与者的ID号. 如您所见，所有时间点(即会议)的日期略有不同. 因此，一个子元素的T3日期可能与另一个子元素不同.
现在，我想画出随着时间的推移子元素们字母知识的得分. 每个子元素都应该被想象成一条线(所以:120条细线，连接每个子元素的三个分数). 该图的x轴应表示每一次会议的日期(每一次会议的日期略有不同)， Y轴应该代表字母知识分数(这些分数的范围从0到34，因为我们还使用了有向图).
目前，我不需要 for each 参与者提供不同的 colored颜色 ，所以如果所有线条都是黑色的话就可以了. (但是，如果以后可以 Select 更改特定主题的 colored颜色 就好了)
生效日期:
df = structure(list(id = c(101, 102, 103, 104, 105, 106, 201, 202,
203, 204, 205), T1_date = c("2022-10-17", "2022-10-18", "2022-10-17",
"2022-10-18", "2022-10-17", "2022-10-17", "2022-12-01", "2022-12-01",
"2022-12-01", "2022-11-23", "2022-11-23"), T1_letters = c(4,
9, 14, 7, 1, 2, 3, 8, 0, 3, 8), T2_date = c("2023-05-15", "2023-05-15",
"2023-05-15", "2023-05-15", "2023-05-16", "2023-05-15", "2023-03-28",
"2023-03-28", "2023-03-29", "2023-03-27", "2023-03-27"), T2_letters = c(18,
20, 30, 17, 11, 11, 4, 14, 4, 8, 8), T3_date = c("2023-12-11",
"2023-12-11", "2023-12-11", "2023-12-11", "2023-12-12", "2023-12-12",
"2023-09-21", "2023-09-21", "2023-09-21", "2023-09-18", "2023-09-18"
), T3_letters = c(26, 30, 30, 27, 26, 26, 10, 18, 8, 16, 18)), row.names = c(NA,
-11L), class = "data.frame")
