无图解的六变量线图

Question

我希望复制这篇文章中看到的第一个情节的设计：

http://stats.blogoverflow.com/2011/12/andyw-says-small-multiples-are-the-most-underused-data-visualization/

这是从1，但在那本书中没有代码显示的数字。

链接中的这个数字没有图例，而是显示标签' in‘、'MO’等等。以交错的方式放置在各自代表的直线的高度上。我知道如何使用ggplot2制作绘图，但我遇到的具体问题是编写代码，使图形右侧的标签像这样。有人能示范一下怎么做吗？

卡尔，丹尼尔和琳达·皮克尔。2009年。用微地图可视化数据模式。波卡·罗坦，佛罗里达州CRC出版社

Answer 1

您可以将geom_label与nudge_x参数一起使用，如下所示：

library(data.table) # I always use data.table but not required
library(ggplot2)

a <- c(1:10)
b <- c(seq(1,20,2))
c <- c(seq(1,30,3))
d <- c(1:10)

aa <- data.table(a,b,c,d)

ggplot(aa)+
  geom_line(aes(a,b))+
  geom_line(aes(a,c))+
  geom_line(aes(a,d))+
  geom_label(aes(10,10), label = "line 1", nudge_x = 1)+
  geom_label(aes(10,19), label = "line 2", nudge_x = 1)+
  geom_label(aes(10,29), label = "line 3", nudge_x = 1)

您可以直接输入与所需的标签位置相对应的顺序对。情节如下：

​

​

Answer 2

这不是一项容易的任务，尤其是以编程的方式执行。它涉及到使用grobs，没有什么困难，但通常在成品上手工完成，而不是按过程生成。

数据

df <- read.table(text = 'Samples  Day.1 Day.2 Day.3  Day.4
Seradigma335  1.2875 1.350 1.850 1.6125
Seradigma322  0.9375 2.400 1.487 1.8125
Sigma         1.1250 1.962 1.237 2.0500
Shapiro_red   0.7750 1.575 1.362 1.0125
Shapiro_w/red 0.7750 1.837 0.975 0.8250', header = T)

(取自这里的另一个问题)

代码

library(tidyr)
library(ggplot2)

tidy_df <- df %>% 
  gather('Day','Value', -Samples)

简单地块

g <- ggplot(tidy_df) +
  geom_line(aes(Day, Value, group = Samples), show.legend = F) +
  scale_x_discrete(expand = c(.02,0)) +
  scale_y_continuous(limits = c(0,3)) +
  theme_grey() +
  theme(plot.margin = unit(c(0,.2,0,0), 'npc'),
        panel.border = element_rect(color = 'black', fill = NA),
        axis.ticks = element_blank()
        ) 

​

注意右边的边距(用plot.margin = unit(c(0,.2,0,0), 'npc')设置)

标签

library(cowplot)

g <- g +
  draw_label(label = df$Samples[1], x = 4.1, y = df$Day.4[1], hjust = 0) +
  draw_label(label = df$Samples[2], x = 4.1, y = df$Day.4[2], hjust = 0) +
  draw_label(label = df$Samples[3], x = 4.1, y = df$Day.4[3], hjust = 0) +
  draw_label(label = df$Samples[4], x = 4.1, y = df$Day.4[4], hjust = 0) +
  draw_label(label = df$Samples[5], x = 4.1, y = df$Day.4[5], hjust = 0)

我们将标签直接添加到绘图中(与grob相反，请参阅文档)，其x为4.1，因此它实际上就在面板外(Day.4的x为4)，并由边距(称为裁剪)覆盖。

移除裁剪

# transform to grob
gt <- ggplotGrob(g)

# set panel's clipping to off
gt$layout$clip[gt$layout$name == "panel"] <- "off"

# draw the grob
ggdraw(gt)

​

​

备注

我们可以使用for loop来加速标签的创建：

for (i in 1:nrow(df)) {
  g <- g + draw_label(label = df$Samples[i], x = 4.1, y = df$Day.4[i], hjust = 0)
}

但是，我们不能像我们习惯美学那样，真正地映射到vars。

正如我在一开始所说的，这些方法需要相当多的工作才能找到正确的平衡和定位，这当然不能被认为是一个快速的情节，但如果要发布一些东西，它可能是值得的。