2つのグラフタイプ（面積と線）を別々の凡例を持つ1つのグラフにプロットします

debugcn 投稿 Dev

hmhensen

問題の解決策を探しましたが、私の質問に直接答える解決策を見つけることができませんでした。たとえば、私が見たのは、ggplot2の棒グラフと折れ線グラフ（2軸）と、1つのプロットの棒グラフ+折れ線グラフをGGPlotや他のいくつかのプロットと組み合わせたものです。 mに着きます。

1つの面積プロットと1つの折れ線プロットの2つのプロットでグラフを作成しようとしています。2つのプロットはy軸を共有します。長いデータフレーム形式と広いデータフレーム形式の両方を使用しようとしていますが、凡例を作成しながらグラフを機能させることができません。凡例を取得するには、通常、長い形式を使用し、変数キーをcolor =またはとして指定する必要があることを知っていますが、fill =各変数を別々のプロットタイプにしたいので、これを行う方法がわかりません。

必要なグラフを正常に作成しましたが、凡例が含まれておらず、コードが不格好なようです。誰かがいくつかのガイダンスを提供できますか？私の試みについては、以下を参照してください。以下のデータは例です。

試行1：ロングフォーマット

library(tidyverse)
growthUR_long %>% 
  ggplot(aes(x = Date)) + 
  geom_area(data = (. %>% filter(growthUR_long$Type == "Growth")), aes(y = value), fill = "blue", color = "black") +
  labs(x = "Date", y = "Percent") + 
  geom_line(data = (. %>% filter(growthUR_long$Type == "UR")), aes(y = value), color = "black")

試み2：ワイドフォーマット

growthUR_wide %>%  
  ggplot(aes(x = Date)) + 
  geom_area(aes(y = Growth), fill = "blue", color = "black") +
  labs(x = "Date", y = "Percent") + 
  geom_line(aes(y = UR), color = "black")

データ

growthUR_long <- structure(list(Date = structure(c(16040, 16040, 16071, 16071, 
16102, 16102, 16130, 16130, 16161, 16161, 16191, 16191, 16222, 
16222, 16252, 16252, 16283, 16283, 16314, 16314, 16344, 16344, 
16375, 16375, 16405, 16405, 16436, 16436, 16467, 16467, 16495, 
16495, 16526, 16526, 16556, 16556, 16587, 16587, 16617, 16617, 
16648, 16648, 16679, 16679, 16709, 16709, 16740, 16740, 16770, 
16770, 16801, 16801, 16832, 16832, 16861, 16861, 16892, 16892, 
16922, 16922, 16953, 16953, 16983, 16983, 17014, 17014, 17045, 
17045, 17075, 17075, 17106, 17106, 17136, 17136, 17167, 17167, 
17198, 17198, 17226, 17226, 17257, 17257, 17287, 17287, 17318, 
17318, 17348, 17348, 17379, 17379, 17410, 17410, 17440, 17440, 
17471, 17471, 17501, 17501, 17532, 17532, 17563, 17563, 17591, 
17591, 17622, 17622, 17652, 17652, 17683, 17683, 17713, 17713, 
17744, 17744, 17775, 17775, 17805, 17805, 17836, 17836), class = "Date"), 
    Type = c("Growth", "UR", "Growth", "UR", "Growth", "UR", 
    "Growth", "UR", "Growth", "UR", "Growth", "UR", "Growth", 
    "UR", "Growth", "UR", "Growth", "UR", "Growth", "UR", "Growth", 
    "UR", "Growth", "UR", "Growth", "UR", "Growth", "UR", "Growth", 
    "UR", "Growth", "UR", "Growth", "UR", "Growth", "UR", "Growth", 
    "UR", "Growth", "UR", "Growth", "UR", "Growth", "UR", "Growth", 
    "UR", "Growth", "UR", "Growth", "UR", "Growth", "UR", "Growth", 
    "UR", "Growth", "UR", "Growth", "UR", "Growth", "UR", "Growth", 
    "UR", "Growth", "UR", "Growth", "UR", "Growth", "UR", "Growth", 
    "UR", "Growth", "UR", "Growth", "UR", "Growth", "UR", "Growth", 
    "UR", "Growth", "UR", "Growth", "UR", "Growth", "UR", "Growth", 
    "UR", "Growth", "UR", "Growth", "UR", "Growth", "UR", "Growth", 
    "UR", "Growth", "UR", "Growth", "UR", "Growth", "UR", "Growth", 
    "UR", "Growth", "UR", "Growth", "UR", "Growth", "UR", "Growth", 
    "UR", "Growth", "UR", "Growth", "UR", "Growth", "UR", "Growth", 
    "UR", "Growth", "UR"), value = c(0.0322086110094131, 0.0884577488042408, 
    0.0329947909338724, 0.0867061999760205, 0.0369791049661803, 
    0.0851919078232827, 0.0355169985403396, 0.0862978396964806, 
    0.0396692395382414, 0.0816915271432576, 0.0403342630003154, 
    0.08139558480318, 0.0353677807163653, 0.0801250617385394, 
    0.0348174892816639, 0.079246182084833, 0.0421586821845255, 
    0.0775132293815652, 0.045497159757506, 0.0762505497421263, 
    0.0479855163519212, 0.0756443010441955, 0.0431645807500451, 
    0.075679052359729, 0.0461836867149323, 0.0744676156513522, 
    0.0458201746505216, 0.0729279736217616, 0.0433054752282878, 
    0.0721403911270975, 0.0436767425553533, 0.070408204935737, 
    0.0405882652967209, 0.0703511470179263, 0.0391375049579188, 
    0.0690899407055714, 0.0393839156918634, 0.0690807060415389, 
    0.040776372038464, 0.0684442282747515, 0.0373001234501384, 
    0.0675339627652226, 0.0354219436836223, 0.0672348391519624, 
    0.0356159068524273, 0.0656551851245833, 0.039641088863388, 
    0.0647037939841651, 0.0399609996985248, 0.0635515287191864, 
    0.0317013278193472, 0.0630723444645541, 0.0328512011800204, 
    0.0620325823861175, 0.0327218554890207, 0.0614388558423061, 
    0.0334585785814081, 0.0609839998459472, 0.0308070913309046, 
    0.0597535514359257, 0.0338149386881423, 0.0591362192249516, 
    0.040317092357782, 0.0588051370066046, 0.034759613402543, 
    0.0566379922660853, 0.0394899239434814, 0.0563870883959305, 
    0.0314090340958895, 0.056679569373787, 0.0299952260614151, 
    0.0557285832378203, 0.0266744499962965, 0.054509993105507, 
    0.0356026530670595, 0.0541931717398106, 0.0342705188801191, 
    0.0539209138078119, 0.0357561213000237, 0.0534049405690803, 
    0.0282430112386445, 0.0538194547588392, 0.0320635214245448, 
    0.0535277334240149, 0.0294972674271483, 0.0532145449540054, 
    0.0254391816585626, 0.0521552584654269, 0.0251735156510164, 
    0.0514311178290782, 0.024173910868835, 0.0513899849245179, 
    0.0272327608151584, 0.0507680778938399, 0.0222257590529378, 
    0.0508044295844716, 0.0270204198555397, 0.0514736110118438, 
    0.0230437398194829, 0.0520862873603839, 0.0267092143066034, 
    0.0518027591652176, 0.0237249157033108, 0.0513989487830691, 
    0.0284997482684342, 0.0508771526917733, 0.0287893153050511, 
    0.0453979456228745, 0.0295347574671514, 0.045531549777798, 
    0.0385321606196869, 0.0454762717198563, 0.0394461559426129, 
    0.0471731715700883, 0.035513049515421, 0.0462938811890929, 
    0.0369998652281156, 0.0456567853126557, 0.0383561097442899, 
    0.0456830160674887)), row.names = c(NA, -120L), class = c("tbl_df", 
"tbl", "data.frame"))

growthUR_wide <- structure(list(Date = structure(c(16040, 16071, 16102, 16130, 
16161, 16191, 16222, 16252, 16283, 16314, 16344, 16375, 16405, 
16436, 16467, 16495, 16526, 16556, 16587, 16617, 16648, 16679, 
16709, 16740, 16770, 16801, 16832, 16861, 16892, 16922, 16953, 
16983, 17014, 17045, 17075, 17106, 17136, 17167, 17198, 17226, 
17257, 17287, 17318, 17348, 17379, 17410, 17440, 17471, 17501, 
17532, 17563, 17591, 17622, 17652, 17683, 17713, 17744, 17775, 
17805, 17836), class = "Date"), Growth = c(0.0322086110094131, 
0.0329947909338724, 0.0369791049661803, 0.0355169985403396, 0.0396692395382414, 
0.0403342630003154, 0.0353677807163653, 0.0348174892816639, 0.0421586821845255, 
0.045497159757506, 0.0479855163519212, 0.0431645807500451, 0.0461836867149323, 
0.0458201746505216, 0.0433054752282878, 0.0436767425553533, 0.0405882652967209, 
0.0391375049579188, 0.0393839156918634, 0.040776372038464, 0.0373001234501384, 
0.0354219436836223, 0.0356159068524273, 0.039641088863388, 0.0399609996985248, 
0.0317013278193472, 0.0328512011800204, 0.0327218554890207, 0.0334585785814081, 
0.0308070913309046, 0.0338149386881423, 0.040317092357782, 0.034759613402543, 
0.0394899239434814, 0.0314090340958895, 0.0299952260614151, 0.0266744499962965, 
0.0356026530670595, 0.0342705188801191, 0.0357561213000237, 0.0282430112386445, 
0.0320635214245448, 0.0294972674271483, 0.0254391816585626, 0.0251735156510164, 
0.024173910868835, 0.0272327608151584, 0.0222257590529378, 0.0270204198555397, 
0.0230437398194829, 0.0267092143066034, 0.0237249157033108, 0.0284997482684342, 
0.0287893153050511, 0.0295347574671514, 0.0385321606196869, 0.0394461559426129, 
0.035513049515421, 0.0369998652281156, 0.0383561097442899), UR = c(0.0884577488042408, 
0.0867061999760205, 0.0851919078232827, 0.0862978396964806, 0.0816915271432576, 
0.08139558480318, 0.0801250617385394, 0.079246182084833, 0.0775132293815652, 
0.0762505497421263, 0.0756443010441955, 0.075679052359729, 0.0744676156513522, 
0.0729279736217616, 0.0721403911270975, 0.070408204935737, 0.0703511470179263, 
0.0690899407055714, 0.0690807060415389, 0.0684442282747515, 0.0675339627652226, 
0.0672348391519624, 0.0656551851245833, 0.0647037939841651, 0.0635515287191864, 
0.0630723444645541, 0.0620325823861175, 0.0614388558423061, 0.0609839998459472, 
0.0597535514359257, 0.0591362192249516, 0.0588051370066046, 0.0566379922660853, 
0.0563870883959305, 0.056679569373787, 0.0557285832378203, 0.054509993105507, 
0.0541931717398106, 0.0539209138078119, 0.0534049405690803, 0.0538194547588392, 
0.0535277334240149, 0.0532145449540054, 0.0521552584654269, 0.0514311178290782, 
0.0513899849245179, 0.0507680778938399, 0.0508044295844716, 0.0514736110118438, 
0.0520862873603839, 0.0518027591652176, 0.0513989487830691, 0.0508771526917733, 
0.0453979456228745, 0.045531549777798, 0.0454762717198563, 0.0471731715700883, 
0.0462938811890929, 0.0456567853126557, 0.0456830160674887)), row.names = c(NA, 
-60L), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"))

PoGibas

ワイドフォーマットを使用してfill、color内でを指定できますaes。次に、必要な色（「青」、「黒」）を取得することができscale_(fill/color)_manualます。

ggplot(growthUR_wide, aes(Date)) + 
    geom_area(aes(y = Growth, fill = "Growth"), color = "black") +
    geom_line(aes(y = UR, color = "UK"), size = 1.5) +
    labs(x = "Date", 
         y = "Percent", 
         fill = NULL, 
         color = NULL) +
    scale_color_manual(values = "black") +
    scale_fill_manual(values = "blue") +
    theme_classic()

より興味深い解決策（データ視覚化の観点からはもっと正しいかもしれません）は、プロットに注釈を追加することです（色の選択はあまり得意ではないので、何が最適かを自分で決めることができます）。

このソリューションでは、レイヤーにgeom_text。で注釈を付けます。

ggplot(growthUR_wide, aes(Date)) + 
    geom_area(aes(y = Growth), color = "black", fill = "thistle2") +
    geom_text(aes(growthUR_wide$Date[6], 0.02, label = "Growth"), 
              data.frame(), size = 10, color = "navyblue") +
    geom_text(aes(growthUR_wide$Date[15], 0.08, label = "UK"), 
              data.frame(), size = 10, color = "black") +
    geom_line(aes(y = UR), size = 1.5) +
    labs(x = "Date", 
         y = "Percent") +
    theme_classic()

この記事はインターネットから収集されたものであり、転載の際にはソースを示してください。

侵害の場合は、連絡してください[email protected]

編集2021-06-9

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R（ggplotではない）の1つのプロットに1つの折れ線グラフと棒グラフを配置しますか？

2つのデータフレームを1つの棒グラフにプロットし、それらの値を区別します

1つのグラフに2つのデータセットをプロット+ MATPLOTLIBに線形回帰

同じグラフ上に別々の凡例を持つ複数の行を持つRggplotヒートマップ

複数の異なるタイプのggplotを1つのグラフにプロットします

MATLAB：1つのグラフに複数の線を異なる色でプロットし、凡例を付けます。

Pythonで3つのグラフを上軸に2つ、下軸に1つプロットしますか？

Cとgnuplotを使用して1つのグラフに2つ以上のプロットを印刷する方法

2つの異なる年の.resample（D）.size（）を1つのグラフにプロットしますか？

2 つの散布図を 1 つのグラフにプロットする

グラフの下に凡例をプロットし、ggplot2の凡例の上に凡例のタイトルをプロットします

共通のY軸に2つの折れ線グラフをプロットします

1つの画像の1つのデータフレームから多くの折れ線グラフをプロットします

異なるグラフを使用して、2つのデータフレームのデータを1つのプロットに結合します

Matplotlibで1つの凡例と削除されたy軸タイトルを使用してMxN円グラフプロットを作成する方法

1つのグラフに複数のx、yデータのセットをプロットします

2つのデータフレームを1つのグラフにプロットする

Chart js：2つのデータセットを持つ折れ線グラフを更新します

ggplot2の1つのグラフ内の2つの凡例をカスタマイズします

Rを使用して1つのプロット内の行ごとにグラフをプロットする

ggplot2を使用して、データをサブセット化し、折れ線グラフに2つの変数をプロットします。

ggplotを使用して、異なるラベルのグループ化されたデータの1つのグラフに2つの折れ線グラフをプロットする

Rを使用して1つのレイアウト/面/グリッド内に4つのマップ（2 * 2）をプロットしているときに、「plot.new（）のエラー：プロット領域が大きすぎます」

2つの別々に計算された線で海のラインプロットの凡例を作成する方法

2つの別々に計算された線で海のラインプロットの凡例を作成する方法

ggplot2で2つのy軸を使用して同じグラフに2つの変数を線としてプロットする