使用R在GGPLOT2散点图上绘制两个数据向量

Question

我一直在尝试使用ggplot2和lattice来绘制数据图表。 我在围绕ggplot2模型时遇到了一些麻烦。 特别是，如何在每个面板上绘制带有两组数据的散点图：

lattice我可以做到这一点：

xyplot(Predicted_value + Actual_value ~ x_value | State_CD, data=dd)

这将为每个列提供每个State_CD的面板

我可以用ggplot2做一个专栏：

pg <- ggplot(dd, aes(x_value, Predicted_value)) + geom_point(shape = 2) 
      + facet_wrap(~ State_CD) + opts(aspect.ratio = 1)
print(pg)

我不能理解的是如何将Actual_value添加到上面的ggplot中。

编辑哈德利指出，通过可重复的例子，这真的会更容易。 这里的代码似乎有效。 使用ggplot有更好或更简洁的方法吗？ 为什么添加另一组点到ggplot的语法与添加第一组数据有什么不同？

library(lattice)
library(ggplot2)

#make some example data
dd<-data.frame(matrix(rnorm(108),36,3),c(rep("A",24),rep("B",24),rep("C",24)))
colnames(dd) <- c("Predicted_value", "Actual_value", "x_value", "State_CD")

#plot with lattice
xyplot(Predicted_value + Actual_value ~ x_value | State_CD, data=dd)

#plot with ggplot
pg <- ggplot(dd, aes(x_value, Predicted_value)) + geom_point(shape = 2) + facet_wrap(~ State_CD) + opts(aspect.ratio = 1)
print(pg)

pg + geom_point(data=dd,aes(x_value, Actual_value,group=State_CD), colour="green")

晶格输出如下所示：
_{（来源： cerebralmastication.com ）}

和ggplot看起来像这样：
_{（来源： cerebralmastication.com ）}

Answer 1

只需跟进Ian建议的内容：对于ggplot2，你真的希望一列中的所有y轴内容与另一列作为指示你想如何装饰它的因素。 melt很容易做到这一点。 以机智：

qplot(x_value, value, 
      data = melt(dd, measure.vars=c("Predicted_value", "Actual_value")), 
      colour=variable) + facet_wrap(~State_CD)

这是我的样子：
_{（来源： princeton.edu ）}

为了了解melt实际上在做什么，这是头部：

> head(melt(dd, measure.vars=c("Predicted_value", "Actual_value")))
     x_value State_CD        variable      value
1  1.2898779        A Predicted_value  1.0913712
2  0.1077710        A Predicted_value -2.2337188
3 -0.9430190        A Predicted_value  1.1409515
4  0.3698614        A Predicted_value -1.8260033
5 -0.3949606        A Predicted_value -0.3102753
6 -0.1275037        A Predicted_value -1.2945864

你看，它将Predicted_value和Actual_value“融合”到一个名为value列中，并添加另一个名为variable列，让你知道它最初来自哪个列。

Answer 2

更新 ：几年后，我几乎总是使用Jonathan的方法（通过tidyr包 ）和ggplot2。 我在下面的回答很有用，但是当你有3个以上的变量时，它会变得很乏味。

---

我确信Hadley会有更好的答案，但是 - 语法不同，因为ggplot(dd,aes())语法（我认为）主要用于绘制一个变量。 对于两个，我会使用：

ggplot() + 
geom_point(data=dd, aes(x_value, Actual_value, group=State_CD), colour="green") + 
geom_point(data=dd, aes(x_value, Predicted_value, group=State_CD), shape = 2) + 
facet_wrap(~ State_CD) + 
theme(aspect.ratio = 1)

从ggplot（）中拉出第一组点使其具有与第二组相同的语法。 我发现这更容易处理，因为语法是相同的，它强调了ggplot2核心的“图形语法”。

Answer 3

您可能只想稍微更改数据的形式，以便您有一个y轴变量，并附加一个因子变量，指示它是预测变量还是实际变量。

这就像你想要做的那样吗？

dd<-data.frame(type=rep(c("Predicted_value","Actual_value"),20),y_value=rnorm(40),
                x_value=rnorm(40),State_CD=rnorm(40)>0)
qplot(x_value,y_value,data=dd,colour=type,facets=.~State_CD)

Answer 4

在发布问题后，我遇到了这个可能帮助我的R帮助主题 。 看起来我可以这样做：

 pg + geom_line(data=dd,aes(x_value, Actual_value,group=State_CD), colour="green") 

这是一种很好的做事方式吗？ 这对我来说很奇怪，因为添加第二项的语法与第一项完全不同。