2021 2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2013 2012 2011 2010 2009 2008 2007 2006 2005 2004 2003 2002 铁路 366.34 375.14 401.82 419.16 436.38 447.02 471.85 487.8 503.12 518.25 516.16 522.77 516.81 532.08 531.9 527 524.47 511.09 492 476 公路 71.31 67.32 68.07 67.88 67.03 66.3 66.35 63.34 60.7 51.92 51 49.2 48.62 46.52 56.11 54.45 54.74 54 53 45 水运 20.27 22.01 29.42 28.44 27.44 26.56 27 28.27 29.03 30.09 30.35 32.27 31.09 29.1 34.06 33.38 33.5 34.8 37 39 航空 1482.14 1510.68 1773.71 1751.13 1724.75 1716.97 1669.62 1616.08 1598.11 1573.69 1547.57 1508.83 1464.21 1497.47 1502.85 1484.65 1479 1470 1442 1432使用R语言对这个数据进行数据分析，要求生成很多图片

好的，让我来为您解答这个问题。

首先，我们需要将数据整理成R可处理的格式。这里，我将数据手动输入到R中，并将其保存为data.frame对象：

transportation <- data.frame(
  year = 2002:2021,
  railway = c(366.34, 375.14, 401.82, 419.16, 436.38, 447.02, 471.85, 487.8, 503.12, 518.25, 516.16, 522.77, 516.81, 532.08, 531.9, 527, 524.47, 511.09, 492, 476),
  highway = c(71.31, 67.32, 68.07, 67.88, 67.03, 66.3, 66.35, 63.34, 60.7, 51.92, 51, 49.2, 48.62, 46.52, 56.11, 54.45, 54.74, 54, 53, 45),
  water = c(20.27, 22.01, 29.42, 28.44, 27.44, 26.56, 27, 28.27, 29.03, 30.09, 30.35, 32.27, 31.09, 29.1, 34.06, 33.38, 33.5, 34.8, 37, 39),
  air = c(1482.14, 1510.68, 1773.71, 1751.13, 1724.75, 1716.97, 1669.62, 1616.08, 1598.11, 1573.69, 1547.57, 1508.83, 1464.21, 1497.47, 1502.85, 1484.65, 1479, 1470, 1442, 1432)
)

接下来，我们可以使用ggplot2库绘制各种图形来更好地理解数据。

首先，我们可以使用ggplot2库绘制各种运输方式的时间序列折线图，代码如下：

library(ggplot2)

ggplot(melt(transportation, id.vars = "year"), aes(x = year, y = value, color = variable)) +
  geom_line() +
  xlab("Year") +
  ylab("Passenger Distance") +
  ggtitle("Passenger Distance by Transportation Type") +
  theme(legend.position = "bottom")

运行上面的代码，可以得到一个绘制了四种运输方式的时间序列折线图。

接着，我们可以使用ggplot2库绘制各种运输方式的密度图，代码如下：

ggplot(melt(transportation, id.vars = "year"), aes(x = value, fill = variable)) +
  geom_density(alpha = 0.5) +
  xlab("Passenger Distance") +
  ylab("Density") +
  ggtitle("Passenger Distance Density by Transportation Type")

运行上面的代码，可以得到一个绘制了四种运输方式的密度图。

最后，我们可以使用ggplot2库绘制各种运输方式的箱线图，代码如下：

ggplot(melt(transportation, id.vars = "year"), aes(x = variable, y = value, fill = variable)) +
  geom_boxplot() +
  xlab("Transportation Type") +
  ylab("Passenger Distance") +
  ggtitle("Passenger Distance by Transportation Type")

运行上面的代码，可以得到一个绘制了四种运输方式的箱线图。

以上是本次数据分析的R代码和图形，希望能够帮到您。