使用ggplot通过刻面或颜色编码因子绘制相同数字上的大量因子的百分比变化

Question

以下是我正在使用的代码

的示例

x<-as.factor(rep(c("tree_mean","tree_qmean","tree_skew"),3))
factor<-c(rep("mfn2_burned_99",3),rep("mfna_burned_5_7",3),rep("mfna_burned_5_7_10_12",3)))
y<-c(0.336457409,-0.347422910,-0.318945621,1.494109367, 0.003578698,-0.019985780,-0.484171146, 0.611589217,-0.322292664)
dat<-as.data.frame(cbind(x,factor,y))
head(dat)
       x               factor          y
tree_mean      mfn2_burned_99        -0.3364574
tree_qmean     mfn2_burned_99        -0.3474229
tree_skew      mfn2_burned_99        -0.3189456
tree_mean      mfna_burned_5_7       -0.8269814
tree_qmean     mfna_burned_5_7       -0.8088810
tree_skew      mfna_burned_5_7       -2.5429226
tree_mean      mfna_burned_5_7_10_12 -0.8601206
tree_qmean     mfna_burned_5_7_10_12 -0.8474920
tree_skew      mfna_burned_5_7_10_12 -2.9854178

我试图绘制x偏离0的多少，并按每个因素对其进行分析，如下所示：

ggplot(dat) +
  geom_point(aes(x=x,y=y),shape=1,size=3)+
  geom_linerange(aes(x=x,ymin=0,ymax=y))+
  geom_hline(yintercept=0)+
  facet_grid(factor~.)

当我有三个因素时，这很好用（忽略*：我有一个重要的列，我已经删除了。

以下示例：

然而，我总共有8个因子，并且刻面模糊了绘图，使得每个x值的零距离变得非常扭曲。

以下示例

所以，我的问题是这样的：在ggplot中使用faceing 或颜色编码的大量x值和因子，编码/渲染此图的更好方法是什么？ / p>

我会非常愿意用x而不是刻面来对x的每个距离进行颜色编码，但是我一直在撞墙试图找出如何在ggplot中做到这一点（非常新的ggplot），所以我还不能说它是否会使这个数字更具解释性。

Answer 1

您需要注意的一个选项是按要素为点和/或线范围着色。然后，您可以使用position_dodge在x轴上稍微移动点。

例如：

ggplot(dat, aes(color = factor)) +
    geom_point(aes(x=x,y=y),shape=1,size=3, position = position_dodge(width  = 0.5)+
    geom_linerange(aes(x=x,ymin=0,ymax=y), position = position_dodge(width =0.5))+
    geom_hline(yintercept=0)

我认为这对许多因素来说仍然很困难，但是8它可能适合你的目的。