如何将具有相同功能的不同数据集的facet_grid组合成一个图？

Question

我有两个相同的数据集，包括一个表示日期的变量，两个分类变量和工资：

data("EmplUK", package="plm")
df<- head(EmplUK, 50)


ggplot(df, aes(x=year, y=wage, colour=sector)) + 
  stat_summary(fun.y=mean, geom="line", size=2) +
  stat_summary(fun.ymin=min, fun.ymax=max, geom="errorbar") +
  facet_grid(sector~firm)+theme_bw()

第二个数据集只与工资有所不同：

df1<- head(EmplUK, 50)
df1$wage<- df1$wage +10

ggplot(df1, aes(x=year, y=wage, colour=sector)) + 
  stat_summary(fun.y=mean, geom="line", size=2) +
  stat_summary(fun.ymin=min, fun.ymax=max, geom="errorbar") +
  facet_grid(sector~firm)+theme_bw()

我想将它们组合成一个图形，每个网格有两个时间序列而不是一个，而右边的“扇区”，蓝色范围从8到3，我有一个指标这两个数据集如“数据集”与df1和df。

Answer 1

这样的东西？

library(ggplot2)
    data("EmplUK", package="plm")
    df<- head(EmplUK, 50)
    df1<- head(EmplUK, 50)
    df1$wage<- df1$wage +10
    df$source <- rep("df", 50) 
    df1$source <- rep("df1", 50) 
    dfAggregate <- rbind(df, df1)
    dfAggregate$source <- as.factor(dfAggregate$source)

    ggplot(dfAggregate, aes(x=year, y=wage, colour=source)) + 
            stat_summary(fun.y=mean, geom="line", size=2) +
            stat_summary(fun.ymin=min, fun.ymax=max, geom="errorbar") +
            facet_grid(sector~firm)+theme_bw()