Question

我从另一个程序的复杂分析中获取数据，我想用R绘制。我有一个X变量和多个Y变量以及预测的置信限。我希望用Y和X的格式在R中用阴影置信区间绘制它们。我知道我可以将ggplot子集化为仅显示主要效果 - 我也知道如何ggplot阴影区域 - 但我无法弄清楚如何在同一数据帧中同时进行这两种操作。

示例代码：

ggplot(demo.melt, aes(x=X, y=value, group=var, col=var)) + geom_line()

现在我可以将它们全部绘制成这样的行：

demo.sub <- demo.melt[demo.melt$var %in% c("Y1", "Y2"),]
ggplot(demo.sub, aes(x=X, y=value, group=var, col=var)) + geom_line()

......但那不是我想要的。或者，我可以仅将主要响应变量子集化：

select * from tblData where details not like '%## ??/??/???? ##%'

...但是然后CI数据不在对象中，我不能/不知道如何使用geom_ribbon（）来绘制它。所以我的问题是如何绘制我的Y1＆amp; Y2为线，lci＆amp; uci数据作为阴影区域的边界同时/来自同一个对象??

Answer 1

当第一个数据集中的所有内容都作为列时，为什么要融化数据？只是尝试稍微修改ggplot代码：

ggplot(demo, aes(x=X)) + 
  geom_line(aes(y=Y1), color="red") +
  geom_line(aes(y=Y2), col="blue") +
  geom_ribbon(aes(ymin=Y1_lci, ymax=Y1_uci), color="red", alpha=0.2)+
  geom_ribbon(aes(ymin=Y2_lci, ymax=Y2_uci), color="blue", alpha=0.2)

如果你做了3列以上的话，这可能看起来很难看。因此，您可能更喜欢这个版本并排绘制：

library(gridExtra)

plot1=
ggplot(demo, aes(x=X)) + 
  geom_line(aes(y=Y1), color="red") +
  geom_ribbon(aes(ymin=Y1_lci, ymax=Y1_uci), alpha=0.2)

plot2=
ggplot(demo, aes(x=X)) + 
  geom_line(aes(y=Y2), col="blue") +
  geom_ribbon(aes(ymin=Y2_lci, ymax=Y2_uci), alpha=0.2)


grid.arrange(plot1, plot2, ncol=2)

另外，如果ncol看起来更好，请将nrow更改为grid.arrange。

如果您想要包含一个图例（在这种情况下，它是＆＃34;手动＆＃34;在使用其他数据格式时创建它更容易）。

   ggplot(demo, aes(x=X)) + 
  geom_line(aes(y=Y1, color="Y1")) +
  geom_line(aes(y=Y2, color="Y2")) +
  labs(title="TITLE", x="X_name", y="Y_name", col="Y")+
  scale_colour_manual(values=c("red","blue"))+
  geom_ribbon(aes(ymin=Y1_lci, ymax=Y1_uci), col="red", alpha=0.2)+
  geom_ribbon(aes(ymin=Y2_lci, ymax=Y2_uci), col="blue", alpha=0.2)

创造传奇可能有更好的方法，但我一直在使用它。

使用线型：

ggplot(demo, aes(x=X)) + 
  geom_line(aes(y=Y1, linetype="Y1")) +
  geom_line(aes(y=Y2, linetype="Y2")) +
  labs(title="TITLE", x="X_name", y="Y_name", linetype="Y")

Answer 2

您可以使用melt / reshape执行此操作，如果您想轻松生成图例，这非常有用。使用varying的{{1}}参数将相关变量组合在一起。

reshape

然后绘制

demo_m <-  reshape(demo, idvar=c("ID","X"), 
                         varying=list(c(3,6), c(4,7), c(5,8)), 
                         direction="long", 
                         v.names=c("Y", "lci", "uci"))

这也允许你进行分面

ggplot(demo_m, aes(X, Y, ymin=lci, ymax=uci, col=factor(time))) + 
              geom_line() + 
              geom_ribbon(alpha=0.2)

ggplot选择数据部分作为y变量或置信区间

2 个答案: