把代码总结成一个

当然，以下是一个总结的R代码示例，将数据整合到一个数据框中，并使用ggplot2包来同时绘制GDP和能源消费的散点图和拟合线：

# 安装并加载ggplot2包
if(!require(ggplot2)) install.packages("ggplot2")
library(ggplot2)

# 示例数据
Years <- 2012:2021  # 时间序列
GDP <- c(22250, 24791, 27379, 29550, 32665, 35478, 42021, 45828, 50012, 52000)  # GDP数据
EnergyConsumption <- c(12083, 13310, 13766, 13827, 13954, 14159, 14074, 15019, 13468, 15739)  # 能源消费数据

# 创建数据框
df <- data.frame(
  Year = Years,
  GDP = GDP,
  EnergyConsumption = EnergyConsumption,
  Type = rep(c("GDP", "Energy Consumption"), each = length(GDP)/2)
)

# 绘制散点和拟合线图
ggplot(df, aes(x = Year, y = Value, color = Type)) +
  geom_point() +  # 散点图
  geom_smooth(method = "lm", se = FALSE) +  # 添加拟合线，不显示置信区间
  facet_wrap(~ Type) +  # 为每种类型（GDP和能源消费）创建面板
  labs(title = "GDP and Energy Consumption Over Years",
       x = "Year",
       y = "Values",
       color = "Type") +
  theme_minimal() +
  scale_color_manual(values = c("blue", "red")) +
  guides(color = guide_legend(title = "Variable"))

在这个代码中：

• Years 代表年份。
• GDP 和 EnergyConsumption 是对应的数据序列。
• 数据被整合到一个数据框 df 中，其中还包括了一个 Type 列来区分GDP和能源消费。
• ggplot() 使用 aes() 定义了数据的映射关系。
• geom_point() 添加了散点图。
• geom_smooth(method = "lm", se = FALSE) 添加了线性拟合线，并设置 se = FALSE 以隐藏置信区间。
• facet_wrap(~ Type) 创建了面板，每个变量（GDP和能源消费）一个面板。
• labs() 设置了图表的标题和轴标签。
• theme_minimal() 应用了一个简洁的图形主题。
• scale_color_manual() 自定义了颜色。
• guides() 设置了图例。

注意，你可能需要根据你的实际数据和需求对这个示例代码进行一些调整。