从示例 Dataframedf开始，稍微处理一下数据，将变量 year 添加为字符：

df <- df %>% 
    mutate(YMD = ymd(year),
           year = as.character(year(YMD)))

...并在绘图合成期间进行分组和聚合（无需使用数据框架填满您的工作空间）：

library(dplyr)

## (preceding plot instructions omitted)

## ...

hc_add_series(data = df %>%
                  group_by(year) %>%
                  summarise(y = mean(value, na.rm = TRUE)) %>%
                  mutate(name = year, drilldown = year) #, ... other args
              ) %>%
hc_drilldown(allowPointDrilldown = TRUE,
             series = list(
                 df %>%
                 group_by(year) %>%
                 summarise(drilldown_series = 
                               list(id = first(year),
                                    data =  list_parse2(
                                        df = .[c('year', 'value')] )
                                    )
                           ) %>%
                 pull(drilldown_series)
             )

如果你的 Dataframe 有很多列，你可能想把这些列堆叠起来，例如用pivot_longer，也就是说你把这些列缩小到两列：一个包含变量名称，第二个包含变量值：

library(tidyr)

df %>%
    pivot_longer(cols = first_column_to_stack : last_col_to_stack,
                 names_to = "variable",
                 values_to = "value"
                 )

...现在，您可以在将长格式 Dataframe 作为绘图参数输入之前，按变量（以及年份和...）动态filter长格式 Dataframe 。