ggplot2中的折线图，带有一些分类变量和阴影

Question

首先，我向你道歉，因为我一直在试图通过小部分切片它来解决这个问题（见1 ， 2 ， 3 ）。 但是，将它们全部合并时，我完全陷于困境。 为了复制它并简化可重复性，您可以在此处下载原始数据 。

将它们加载到R中后，结构如下：

> str(data_example2)
'data.frame':   252 obs. of  4 variables:
 $ Groups  : Factor w/ 6 levels "Group1","Group2",..: 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 ...
 $ Y_values: Factor w/ 126 levels "C if I1I2P3P4M1M2",..: 63 95 1 115 123 112 114 48 17 67 ...
 $ Units   : Factor w/ 2 levels "Uni1","Uni2": 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
 $ X_value : num  1 0.35 0.93 0.73 0.95 0.32 0.88 0.13 0.93 0.84 ...

那么，我想要什么？ 我想使用以下条件在ggplot2中构建折线图：

• X轴表示变量X_value 。
• Y轴表示变量Y_value 。 如您在变量Units看到的，我们有两个组（ Uni1和Uni2 ），每个组由126个观测值组成。 更重要的是，每个单元中的这126个观测值由126个因素组成。 保持这些Y_values 的顺序非常重要，因此在折线图中， I1 if I2CP3P4M1M2 ，则左上角的Y值应为I1 if I2CP3P4M1M2 ，则左下角的Y值应为I1I2CP3 if P4M1M2
• 我想跟踪两行，分别是Uni1和Uni2 。
• 我想使用变量Groups表示的因子geom_rect()可能使用geom_rect()对背景进行geom_rect() ，但不表示矩形的轮廓并为6个组中的每一个保持不同的颜色。

最终图表应该是这样的，但阴影每Groups 。

Answer 1

希望这会有所帮助，虽然它并不完美，但可以使您更接近所需的内容：

library(readr)
library(ggplot2)

y_val_levels <- unique(df$Y_values)

使用geom_ribbon

ggplot(df, aes(x = factor(Y_values, levels = y_val_levels, ordered = TRUE))) +
  geom_ribbon(aes(ymin = -Inf, ymax = Inf, fill = Groups, group = Groups), alpha = .2) +
  geom_line(aes(y = X_value, color = Units, group = Units)) +
  geom_point(aes(y = X_value, color = Units)) +
  scale_x_discrete('Bayesian combination') +
  coord_flip() +
  theme_minimal() +
  theme(axis.text.y = element_text(size = 5))

使用geom_rect

ggplot(df, aes(x = factor(Y_values, levels = y_val_levels, ordered = TRUE))) +
  geom_rect(aes(xmin = as.integer(factor(Y_values, levels = y_val_levels, ordered = TRUE)) - .5,
                xmax = as.integer(factor(Y_values, levels = y_val_levels, ordered = TRUE)) + .5,
                ymin = -Inf, 
                ymax = Inf, 
                fill = Groups, group = Groups), alpha = .2) +
  geom_line(aes(y = X_value, color = Units, group = Units)) +
  geom_point(aes(y = X_value, color = Units)) +
  scale_x_discrete('Bayesian combination') +
  coord_flip() +
  theme_minimal() +
  theme(axis.text.y = element_text(size = 5))

（请注意，较暗的切片是由于Y_values的重复值）

由reprex软件包 （v0.2.0）创建于2018-05-15。