Добавление легенды и данных структурирования для ggplot

Question

В приведенных ниже данных у меня есть три сайта (AAA, BBB, CCC) и отдельные лица на каждом сайте (7, 12, 7 соответственно). Для каждого человека я наблюдал значения (ObsValues) и три набора прогнозируемых значений со стандартной ошибкой. У меня 26 строк (например, 26 человек) и 9 столбцов.

Данные здесь включены через dput()

help <- structure(list(StudyArea = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 
3L, 3L, 3L, 3L), .Label = c("AAA", "BBB", "CCC"), class = "factor"), 
    Ind = structure(1:26, .Label = c("AAA_F01", "AAA_F17", "AAA_F33", 
    "AAA_F49", "AAA_F65", "AAA_F81", "AAA_F97", "BBB_P01", "BBB_P02", 
    "BBB_P03", "BBB_P04", "BBB_P05", "BBB_P06", "BBB_P07", "BBB_P08", 
    "BBB_P09", "BBB_P10", "BBB_P11", "BBB_P12", "CCC_F02", "CCC_F03", 
    "CCC_F04", "CCC_F05", "CCC_F06", "CCC_F07", "CCC_F08"), class = "factor"), 
    ObsValues = c(22L, 50L, 8L, 15L, 54L, 30L, 11L, 90L, 6L, 
    53L, 9L, 42L, 72L, 40L, 60L, 58L, 1L, 20L, 37L, 2L, 50L, 
    68L, 20L, 19L, 58L, 5L), AAAPred = c(28L, 52L, 6L, 15L, 35L, 
    31L, 13L, 79L, 6L, 58L, 5L, 42L, 88L, 49L, 68L, 60L, 1L, 
    26L, 46L, 0L, 34L, 71L, 20L, 15L, 35L, 5L), AAAPredSE = c(3.5027829, 
    4.7852191, 1.231803, 2.5244013, 4.873907, 3.8854192, 2.3532752, 
    6.3444402, 1.7387295, 5.605111, 1.667818, 4.4709107, 7.0437967, 
    5.447496, 6.0840486, 5.4371275, 0.8156916, 3.5153847, 4.698754, 
    0, 3.8901103, 5.993616, 3.1720272, 2.6777869, 4.5647313, 
    1.4864128), BBBPred = c(14L, 43L, 5L, 13L, 26L, 32L, 14L, 
    80L, 5L, 62L, 4L, 44L, 67L, 44L, 55L, 42L, 1L, 20L, 47L, 
    0L, 26L, 51L, 15L, 16L, 34L, 6L), BBBPredSE = c(3.1873435, 
    4.8782831, 1.3739863, 2.5752273, 4.4155679, 3.8102168, 2.3419518, 
    6.364606, 1.7096028, 5.6333421, 1.5861323, 4.4951428, 6.6046699, 
    5.302902, 5.9244328, 5.1887055, 0.8268689, 3.4014041, 4.6600598, 
    0, 3.8510512, 5.5776686, 3.0569531, 2.6358433, 4.5273782, 
    1.4263518), CCCPred = c(29L, 53L, 7L, 15L, 44L, 32L, 15L, 
    86L, 8L, 61L, 5L, 46L, 99L, 54L, 74L, 67L, 1L, 30L, 51L, 
    1L, 37L, 94L, 21L, 17L, 36L, 6L), CCCPredSE = c(3.4634488, 
    4.7953389, 0.9484051, 2.5207022, 5.053452, 3.8072731, 2.2764727, 
    6.3605968, 1.6044067, 5.590048, 1.6611899, 4.4183913, 7.0124638, 
    5.6495918, 6.1091934, 5.4797929, 0.8135164, 3.4353934, 4.6261147, 
    0.8187396, 3.7936333, 5.6512378, 3.1686123, 2.633179, 4.5841921, 
    1.3989955)), .Names = c("StudyArea", "Ind", "ObsValues", 
"AAAPred", "AAAPredSE", "BBBPred", "BBBPredSE", "CCCPred", "CCCPredSE" 
), class = "data.frame", row.names = c(NA, -26L)) 

head() и dim() из help ниже слишком

head(help) 
    StudyArea  Ind ObsValues AAAPred AAAPredSE BBBPred BBBPredSE CCCPred CCCPredSE 
1  AAA AAA_F01  22  28 3.502783  14 3.187343  29 3.4634488 
2  AAA AAA_F17  50  52 4.785219  43 4.878283  53 4.7953389 
3  AAA AAA_F33   8  6 1.231803  5 1.373986  7 0.9484051 
4  AAA AAA_F49  15  15 2.524401  13 2.575227  15 2.5207022 
5  AAA AAA_F65  54  35 4.873907  26 4.415568  44 5.0534520 
6  AAA AAA_F81  30  31 3.885419  32 3.810217  32 3.8072731 

dim(help) 
> dim(help) 
[1] 26 9 

Я относительный новичок в ggplot и пытаюсь сделать сюжет который отображает наблюдаемые и прогнозируемые значения для каждого человека с другим цветом для каждой StudyArea. Я могу вручную добавить точки и заставить цвет с помощью кода ниже, однако это кажется довольно неуклюжим, а также не дает легенды, поскольку я не указал цвет в aes().

require(ggplot2) 
ggplot(help, aes(x=Ind, y=ObsValues))+ 
    geom_point(color="red", pch = "*", cex = 10)+ 
    geom_point(aes(y = AAAPred), color="blue")+ 
    geom_errorbar(aes(ymin=AAAPred-AAAPredSE, ymax=AAAPred+AAAPredSE), color = "blue")+ 
    geom_point(aes(y = BBBPred), color="darkgreen")+ 
    geom_errorbar(aes(ymin=BBBPred-BBBPredSE, ymax=BBBPred+BBBPredSE), color = "darkgreen")+ 
    geom_point(aes(y = CCCPred), color="black")+ 
    geom_errorbar(aes(ymin=CCCPred-CCCPredSE, ymax=CCCPred+CCCPredSE), color = "black")+ 
    theme(axis.text.x=element_text(angle=30, hjust=1)) 

В приведенном выше рисунке, отмеченные звездочкой, являются наблюдаемые значения и значения являются предсказанные значения, по одному от каждого StudyArea.

Я попытался расплавить() данные, но столкнулся с большим количеством проблем при построении графика. При этом я подозреваю, что оптимальным вариантом является расплавление() или изменение формы().

Любые предложения о том, как наилучшим образом изменить/реорганизовать данные help, чтобы я мог нарисовать наблюдаемые и прогнозируемые значения для каждого человека с другим цветом для каждого StudyArea, будет с благодарностью оценен.

Я также надеюсь, чтобы произвести легенду - вероятное значение по умолчанию, как только данные правильно отформатирован

Примечание: В самом деле, в результате чего показатель очень занят, вероятно, будет упрощена, как только я получить лучшую ручку на ggplot.

благодарит заранее.

Answer 1

Попробуйте это:

library(reshape2) 
x.value <- melt(help,id.vars=1:3, measure.vars=c(4,6,8)) 
x.se <- melt(help,id.vars=1:3, measure.vars=c(5,7,9)) 
gg  <- data.frame(x.value,se=x.se$value) 
ggplot(gg)+ 
    geom_point(aes(x=Ind, y=ObsValues),size=5,shape=18)+ 
    geom_point(aes(x=Ind, y=value, color=variable),size=3, shape=1)+ 
    geom_errorbar(aes(x=Ind, ymin=value-se, ymax=value+se, color=variable))+ 
    theme(axis.text.x=element_text(angle=-90)) 

Производит это:

Edit:: Ответ на @ B.Davis' ниже вопросы:

Вы должны сгруппировать в ObsValuesStudyArea, а не variable. Но когда вы это делаете, вы получаете шесть цветов, три для StudyArea и три для групп предикторов (variable). Если мы даем группы прогнозирования (например, AAAPred и т. Д.) Те же имена, что и группы StudyArea (например, AAA и т. Д.), То ggplot просто генерирует три цвета.

gg$variable <- substring(gg$variable,1,3) # removes "Pred" from group names 
ggplot(gg)+ 
    geom_point(aes(x=Ind, y=ObsValues, color=StudyArea),size=5,shape=18)+ 
    geom_point(aes(x=Ind, y=value, color=variable),size=3, shape=1)+ 
    geom_errorbar(aes(x=Ind, ymin=value-se, ymax=value+se, color=variable))+ 
    theme(axis.text.x=element_text(angle=-90)) 

Производит это:

Answer 2

Подобно @jlhoward решение, но я выбираю для лечения ObsValues в качестве переменной, чтобы получить его в легенде.

help <- dat 
x.value <- melt(help,id.vars=1:2, measure.vars=c(3,4,6,8)) 
x.se <- melt(help,id.vars=1:2, measure.vars=c(3,5,7,9)) 
gg  <- data.frame(x.value,se=x.se$value) 
ggplot(gg)+ 
    geom_point(aes(x=Ind, y=value, color=variable),size=3, shape=1)+ 
    geom_errorbar(data= subset(gg,variable!='ObsValues'), 
      aes(x=Ind, ymin=value-se, ymax=value+se, color=variable))+ 
    theme(axis.text.x=element_text(angle=-90)) 

Answer 3

Это немного неуклюжим, но получает вас, что вы хотите:

# jlhoward's melting is more elegant. 
require(reshape2) 
melted.points<-melt(help[,c('Ind','ObsValues','AAAPred','BBBPred','CCCPred')]) 
melted.points$observed<-ifelse(melted.points$variable=='ObsValues','observed','predicted') 
melted.points.se<-melt(help[,c('Ind','AAAPredSE','BBBPredSE','CCCPredSE')]) 
melted.points.se$variable<-gsub('SE','',melted.points.se$variable,) 
help2<-merge(melted.points,melted.points.se,by=c('Ind','variable'),all.x=TRUE) 
help2<-rename(help2,c(value.x='value',value.y='se')) 

А теперь фактический участок:

ggplot(help2,aes(x=Ind,y=value,color=variable,size=observed,shape=observed,ymin=value-se,ymax=value+se)) + 
    geom_point() + 
    geom_errorbar(size=1) + 
    scale_colour_manual(values = c("red","blue","darkgreen", "black")) + 
    scale_size_manual(values=c(observed=4,predicted=3)) + 
    scale_shape_manual(values=c(observed=8,predicted=16))