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Grupo ggplot por una variable categórica y color por una segunda.

Question

Básicamente, me gustaría crear el primer gráfico que se muestra a continuación en R usando ggplot, pero con ambos objetos en el mismo gráfico (sin ajuste de faceta).

Considere un ejemplo mínimo que imita mi estructura de datos:

library(reshape2)
library(ggplot2)
x <- seq(1, 5, length = 100)
y <- replicate(10, sin(2 * pi * x) + rnorm(100, 0, 0.3), "list")
z <- replicate(10, sin(2 * pi * x) + rnorm(100, 5, 0.3), "list")
y <- melt(y)
z <- melt(z)
df <- data.frame(x = y$Var1, rep = y$Var2, y = y$value, z = z$value)
dat <- melt(df, id = c("x", "rep"))

Puedo trazarlo con

ggplot(dat) + geom_line(aes(x, value, group = rep, color = variable),
alpha = 0.3) + facet_wrap(~variable)

Y obten

http://carlboettiger.info/assets/figures/2012-12-18-NA-unnamed-chunk-2.png

Pero si trato de eliminar el ajuste de facetas, pensé que debería agruparse por color y variable, pero en lugar de eso, los datos no se desglosan correctamente, lo que resulta en un sin sentido:

http://carlboettiger.info/assets/figures/2012-12-18-NA-unnamed-chunk-3.png

Answer 1

El problema es que la estética del group anula los protocolos de agrupación estándar; no se incluye en la interacción de todas las variables discretas en la gráfica descrita en el ?group

Por lo tanto, para hacer que su parcela funcione sin facetas, deberá especificar manualmente la interacción.

ggplot(dat) + geom_line(aes(x, value, group = interaction(rep,variable), color = variable), alpha = 0.3) 

Para anular el valor alfa en la estética, use guide_legend(override.aes = ...)) . Esta información se puede encontrar siguiendo los enlaces en ?guides y específicamente ?guide_legend

p.ej

ggplot(dat) + geom_line(aes(x, value, group = interaction(rep,variable), color = variable),
alpha = 0.3) +
scale_colour_discrete(guide = guide_legend(override.aes = list(alpha = 1)))

Answer 2

Podrías pegar rep y variable a un grupo:

ggplot(dat) + geom_line(aes(x, value, group = paste(variable, rep), color = variable),
alpha = 0.3)