用 构建绘图ggplot_build()
,然后提取数据:
p <- ggplot(df, aes(Date, Score, group=1)) + geom_point() +
geom_smooth(method="loess", se=T, size=1)
pp <- ggplot_build(p)
p <- p + geom_hline(yintercept = max(pp$data[[2]]$y), col="red")
p
结果ggplot_build
是一个列表。第二个元素data
是您正在寻找的内容:
str(pp$data)
List of 2
$ :'data.frame': 9 obs. of 4 variables:
..$ x : int [1:9] 1 2 3 4 5 6 7 8 9
..$ y : num [1:9] 3 5 15 39 23 100 4 25 30
..$ group: int [1:9] 1 1 1 1 1 1 1 1 1
..$ PANEL: int [1:9] 1 1 1 1 1 1 1 1 1
$ :'data.frame': 9 obs. of 7 variables:
..$ x : int [1:9] 1 2 3 4 5 6 7 8 9
..$ y : num [1:9] 1.29 8.67 19.64 24.54 53.86 ...
..$ ymin : num [1:9] -103.1 -60.2 -57.3 -52.4 -23 ...
..$ ymax : num [1:9] 105.7 77.6 96.5 101.4 130.8 ...
..$ se : num [1:9] 34.8 23 25.6 25.6 25.6 ...
..$ group: int [1:9] 1 1 1 1 1 1 1 1 1
..$ PANEL: int [1:9] 1 1 1 1 1 1 1 1 1
请注意,此对象是一个列表,其中包含与每个 geom 对应的数据框。在我的解决方案中,我只是提取最大值y
并通过它绘制 a hline
。
这也适用于多个方面,但您必须做更多的工作来提取数据:
p <- ggplot(df, aes(Date, Score, group=1)) + geom_point() +
geom_smooth(method="loess", se=T, size=1) + facet_wrap(~Team)
pp <- ggplot_build(p)
library(plyr)
hdat <- ddply(pp$data[[2]], .(PANEL), summarize, hline=max(y))
hdat$Team <- unique(df$Team)[as.numeric(hdat$PANEL)]
p <- p + geom_hline(data=hdat, aes(yintercept = hline), col="red")
p