tipos - Controlando el color de línea y el tipo de línea en la leyenda ggplot

tipos de graficos ggplot2

Question

Fondo

En Alemania, hay 16 estados federales, diez de los cuales pertenecían a Alemania Occidental, seis de los cuales pertenecían a Alemania Oriental. En algunos aspectos, por ejemplo, las tasas de mortalidad de ciertos cánceres, existen diferencias persistentes entre los diez estados occidentales anteriores y los seis antiguos estados orientales. También hay diferencias entre los estados dentro de los grupos respectivos.

Para mostrar las diferencias entre los estados, puede tener cierto sentido para trazar los datos, por ejemplo, la mortalidad por cáncer de mama estandarizada por edad por año, de cada estado. Una trama con 16 líneas no siempre es una buena opción, y no quiero abrir una discusión sobre eso. A veces los poderes dicen que así es como debe ser.

El problema

Diferenciar entre 16 líneas en una trama puede ser difícil. Para hacerlo, normalmente utilizo una combinación de colores del paquete RColorBrewer (los primeros diez colores de Set3 más los primeros seis colores de esa paleta de nuevo, correspondientes a los diez antiguos estados del oeste y seis antiguos del este) y tipos de línea (una línea) escriba para este, uno para oeste). Utilizando el paquete de lattice , un gráfico de las tasas de mortalidad por cáncer de mama estandarizadas por edad desde 1998-2010 por estado podría verse así:

La pregunta

Me gustaría hacer un diagrama similar usando ggplot , pero no he descubierto cómo combinar los colores y los tipos de línea en la leyenda. Hasta ahora, he llegado hasta aquí:

Si es posible combinar colores y tipos de líneas en ggplot legends, ¿cómo se puede hacer?

Aquí está el código para crear el marco de datos y las tramas:

mort3 <- structure(list(State = structure(c(8L, 9L, 11L, 12L, 4L, 2L, 
6L, 13L, 3L, 5L, 7L, 10L, 14L, 15L, 1L, 16L, 8L, 9L, 11L, 12L, 
4L, 2L, 6L, 13L, 3L, 5L, 7L, 10L, 14L, 15L, 1L, 16L, 8L, 9L, 
11L, 12L, 4L, 2L, 6L, 13L, 3L, 5L, 7L, 10L, 14L, 15L, 1L, 16L, 
8L, 9L, 11L, 12L, 4L, 2L, 6L, 13L, 3L, 5L, 7L, 10L, 14L, 15L, 
1L, 16L, 8L, 9L, 11L, 12L, 4L, 2L, 6L, 13L, 3L, 5L, 7L, 10L, 
14L, 15L, 1L, 16L, 8L, 9L, 11L, 12L, 4L, 2L, 6L, 13L, 3L, 5L, 
7L, 10L, 14L, 15L, 1L, 16L, 8L, 9L, 11L, 12L, 4L, 2L, 6L, 13L, 
3L, 5L, 7L, 10L, 14L, 15L, 1L, 16L, 8L, 9L, 11L, 12L, 4L, 2L, 
6L, 13L, 3L, 5L, 7L, 10L, 14L, 15L, 1L, 16L, 8L, 9L, 11L, 12L, 
4L, 2L, 6L, 13L, 3L, 5L, 7L, 10L, 14L, 15L, 1L, 16L, 8L, 9L, 
11L, 12L, 4L, 2L, 6L, 13L, 3L, 5L, 7L, 10L, 14L, 15L, 1L, 16L, 
8L, 9L, 11L, 12L, 4L, 2L, 6L, 13L, 3L, 5L, 7L, 10L, 14L, 15L, 
1L, 16L, 8L, 9L, 11L, 12L, 4L, 2L, 6L, 13L, 3L, 5L, 7L, 10L, 
14L, 15L, 1L, 16L, 8L, 9L, 11L, 12L, 4L, 2L, 6L, 13L, 3L, 5L, 
7L, 10L, 14L, 15L, 1L, 16L), class = "factor", .Label = c("SH", 
"HH", "NI", "HB", "NW", "HE", "RP", "BW", "BY", "SL", "BE", "BB", 
"MV", "SN", "ST", "TH")), BCmort = c(16.5, 16.6, 15, 14.4, 13.5, 
17.1, 15.8, 16.3, 18.3, 16.8, 17, 18.1, 13.1, 15.1, 18.8, 13.1, 
16.4, 16.1, 15.8, 12.8, 16.3, 19.2, 16.8, 13, 17.9, 17, 19.4, 
19.4, 13.1, 13.8, 18.1, 13.8, 15.9, 17.3, 17.5, 13.7, 17.4, 17.5, 
16.7, 15.5, 18.1, 18, 20.1, 19.1, 11.8, 14.6, 18.2, 13.4, 16.8, 
17.5, 15.6, 14.1, 13.9, 18.2, 17.1, 15.2, 18.1, 16.6, 19.3, 18.6, 
13.1, 14.6, 19.6, 12.4, 16.6, 17.8, 17.5, 14.3, 20.5, 19.2, 19, 
12.6, 19.5, 17.8, 19.2, 21, 14.4, 13.4, 19.8, 14, 17.5, 18.9, 
16.4, 14.7, 17.7, 20.1, 18.5, 14.5, 19.1, 19.2, 20.1, 19.7, 14.2, 
16.2, 17.9, 12.6, 18, 18.7, 17.7, 16.5, 16.6, 20.3, 18.1, 15.2, 
19, 20, 19.8, 21.3, 13.8, 14.8, 20.4, 14.8, 18.2, 18.7, 16.9, 
16.2, 20.2, 20.4, 18.5, 14, 20.2, 18.7, 20.3, 17.7, 14.4, 14.5, 
21.7, 13.7, 18.3, 19.7, 17.8, 16.5, 20.2, 21.7, 18.8, 16.7, 20.4, 
20, 19.6, 22.9, 15.2, 14.9, 21.7, 14.6, 18.3, 19.7, 17, 16.7, 
22.9, 16.2, 19.6, 15.9, 20.3, 19.9, 18.9, 21.8, 14.9, 18, 21.4, 
16.1, 19.6, 19.2, 19.1, 16.7, 20, 18.2, 20.5, 15.5, 20.5, 21.1, 
21.3, 23.8, 15.8, 15.3, 21.3, 15.7, 19.6, 20.3, 19.2, 17.4, 18.1, 
23.1, 20.6, 16.2, 21.5, 20.3, 21.4, 20.8, 16.1, 15.8, 22.1, 14.5, 
20, 20.2, 19, 18.7, 23.1, 21.8, 19.4, 17.4, 20.9, 20.5, 20.4, 
23.2, 16.3, 17.6, 23.1, 16.5), year = c(2010, 2010, 2010, 2010, 
2010, 2010, 2010, 2010, 2010, 2010, 2010, 2010, 2010, 2010, 2010, 
2010, 2009, 2009, 2009, 2009, 2009, 2009, 2009, 2009, 2009, 2009, 
2009, 2009, 2009, 2009, 2009, 2009, 2008, 2008, 2008, 2008, 2008, 
2008, 2008, 2008, 2008, 2008, 2008, 2008, 2008, 2008, 2008, 2008, 
2007, 2007, 2007, 2007, 2007, 2007, 2007, 2007, 2007, 2007, 2007, 
2007, 2007, 2007, 2007, 2007, 2006, 2006, 2006, 2006, 2006, 2006, 
2006, 2006, 2006, 2006, 2006, 2006, 2006, 2006, 2006, 2006, 2005, 
2005, 2005, 2005, 2005, 2005, 2005, 2005, 2005, 2005, 2005, 2005, 
2005, 2005, 2005, 2005, 2004, 2004, 2004, 2004, 2004, 2004, 2004, 
2004, 2004, 2004, 2004, 2004, 2004, 2004, 2004, 2004, 2003, 2003, 
2003, 2003, 2003, 2003, 2003, 2003, 2003, 2003, 2003, 2003, 2003, 
2003, 2003, 2003, 2002, 2002, 2002, 2002, 2002, 2002, 2002, 2002, 
2002, 2002, 2002, 2002, 2002, 2002, 2002, 2002, 2001, 2001, 2001, 
2001, 2001, 2001, 2001, 2001, 2001, 2001, 2001, 2001, 2001, 2001, 
2001, 2001, 2000, 2000, 2000, 2000, 2000, 2000, 2000, 2000, 2000, 
2000, 2000, 2000, 2000, 2000, 2000, 2000, 1999, 1999, 1999, 1999, 
1999, 1999, 1999, 1999, 1999, 1999, 1999, 1999, 1999, 1999, 1999, 
1999, 1998, 1998, 1998, 1998, 1998, 1998, 1998, 1998, 1998, 1998, 
1998, 1998, 1998, 1998, 1998, 1998), eastWest = structure(c(1L, 
1L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 2L, 1L, 
1L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 2L, 1L, 
1L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 2L, 1L, 
1L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 2L, 1L, 
1L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 2L, 1L, 
1L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 2L, 1L, 
1L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 2L, 1L, 
1L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 2L, 1L, 
1L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 2L, 1L, 
1L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 2L, 1L, 
1L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 2L, 1L, 
1L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 2L, 1L, 
1L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 2L), .Label = c("west", 
"east"), class = "factor")), .Names = c("State", "BCmort", "year", 
"eastWest"), class = "data.frame", row.names = c(NA, -208L))

colVec<-c(brewer.pal(10,"Set3"),brewer.pal(6,"Set3"))
ltyVec<-rep(c("solid","dashed"),c(10,6))

ggplot(mort3, aes(x = year, y = BCmort, col = State, lty = eastWest)) +
  geom_line(lwd = 1) +
  scale_linetype_manual(values = c(west = "solid", east = "dashed")) +
  scale_color_manual(values = c(brewer.pal(10, "Set3"), brewer.pal(6, "Set3"))) +
  opts(title = "BC mortality")

xyplot(BCmort ~ year, data = mort3, groups = State, lty = ltyVec,
  type = "l", col = colVec, lwd = 2,
  key = list(lines = list(lty = ltyVec, col = colVec, lwd = 2),
  text = list(levels(mort3$State)), columns = 1,
  space = "right", title = "State"), grid = TRUE, main = "BC mortality")

Answer 1

El truco es asignar tanto el colour como el linetype de linetype al State , y luego definir scale_linetype_manual con 16 niveles:

ggplot(mort3, aes(x = year, y = BCmort, col = State, linetype = State)) +
  geom_line(lwd = 1) +
  scale_linetype_manual(values = c(rep("solid", 10), rep("dashed", 6))) +
  scale_color_manual(values = c(brewer.pal(10, "Set3"), brewer.pal(6, "Set3"))) +
  opts(title = "BC mortality") +
  theme_bw()