我用以下代码绘制了一个 2 geom_point 图：
source("http://www.openintro.org/stat/data/arbuthnot.R")
library(ggplot2)
ggplot() +
geom_point(aes(x = year,y = boys),data=arbuthnot,colour = '#3399ff') +
geom_point(aes(x = year,y = girls),data=arbuthnot,shape = 17,colour = '#ff00ff') +
xlab(label = 'Year') +
ylab(label = 'Rate')
我只是想知道如何在右侧添加图例。具有相同的形状和颜色。三角形粉色应该有“女人”的传说，蓝色圆圈应该有“男人”的传说。看起来很简单，但经过多次试验我做不到。（我是 ggplot 的初学者）。
如果您重命名原始数据框的列，然后使用 将其融合为长格式reshape2::melt，则在 ggplot2 中处理起来会容易得多。通过在 ggplot 命令中指定color和shape美学，并手动指定颜色和形状的比例，将出现图例。
source("http://www.openintro.org/stat/data/arbuthnot.R")
library(ggplot2)
library(reshape2)
names(arbuthnot) <- c("Year", "Men", "Women")
arbuthnot.melt <- melt(arbuthnot, id.vars = 'Year', variable.name = 'Sex',
value.name = 'Rate')
ggplot(arbuthnot.melt, aes(x = Year, y = Rate, shape = Sex, color = Sex))+
geom_point() + scale_color_manual(values = c("Women" = '#ff00ff','Men' = '#3399ff')) +
scale_shape_manual(values = c('Women' = 17, 'Men' = 16))
这是我通常使用的技巧。向 中添加colour参数aes并将其用作标签名称的指示符。
ggplot() +
geom_point(aes(x = year,y = boys, colour = 'Boys'),data=arbuthnot) +
geom_point(aes(x = year,y = girls, colour = 'Girls'),data=arbuthnot,shape = 17) +
xlab(label = 'Year') +
ylab(label = 'Rate')
这是一种不使用 reshape::melt 的方法。reshape::melt 有效，但如果你想在图中添加其他东西，比如线段，你可以进入绑定。下面的代码使用原始的数据组织。修改图例的关键是确保 scale_color_manual(...) 和 scale_shape_manual(...) 的参数相同，否则您将获得两个图例。
source("http://www.openintro.org/stat/data/arbuthnot.R")
library(ggplot2)
library(reshape2)
ptheme <- theme (
axis.text = element_text(size = 9), # tick labels
axis.title = element_text(size = 9), # axis labels
axis.ticks = element_line(colour = "grey70", size = 0.25),
panel.background = element_rect(fill = "white", colour = NA),
panel.border = element_rect(fill = NA, colour = "grey70", size = 0.25),
panel.grid.major = element_line(colour = "grey85", size = 0.25),
panel.grid.minor = element_line(colour = "grey93", size = 0.125),
panel.margin = unit(0 , "lines"),
legend.justification = c(1, 0),
legend.position = c(1, 0.1),
legend.text = element_text(size = 8),
plot.margin = unit(c(0.1, 0.1, 0.1, 0.01), "npc") # c(bottom, left, top, right), values can be negative
)
cols <- c( "c1" = "#ff00ff", "c2" = "#3399ff" )
shapes <- c("s1" = 16, "s2" = 17)
p1 <- ggplot(data = arbuthnot, aes(x = year))
p1 <- p1 + geom_point(aes( y = boys, color = "c1", shape = "s1"))
p1 <- p1 + geom_point(aes( y = girls, color = "c2", shape = "s2"))
p1 <- p1 + labs( x = "Year", y = "Rate" )
p1 <- p1 + scale_color_manual(name = "Sex",
breaks = c("c1", "c2"),
values = cols,
labels = c("boys", "girls"))
p1 <- p1 + scale_shape_manual(name = "Sex",
breaks = c("s1", "s2"),
values = shapes,
labels = c("boys", "girls"))
p1 <- p1 + ptheme
print(p1)
这是基于tidyverse包的答案。可以使用管道 ,%>%将功能链接在一起的地方。以一种连续的方式创建绘图，无需创建临时变量。更多关于管道的信息可以在这篇文章中找到R 中的 %>% 函数是什么意思？
据我所知，ggplot2 中的图例仅基于审美变量。因此，要添加离散图例，请使用类别列，并根据类别更改美学。在 ggplot 中，这例如由aes(color=category).
因此，要将数据框的两个（或更多）不同变量添加到图例中，需要转换数据框，以便我们有一个类别列告诉我们正在绘制哪一列（变量），第二列实际包含价值。tidyr::gather也由 加载的函数正是tidyverse这样做的。
然后通过指定哪些美学变量需要不同来创建图例。在此示例中，代码如下所示：
source("http://www.openintro.org/stat/data/arbuthnot.R")
library(tidyverse)
arbuthnot %>%
rename(Year=year,Men=boys,Women=girls) %>%
gather(Men,Women,key = "Sex",value = "Rate") %>%
ggplot() +
geom_point(aes(x = Year, y=Rate, color=Sex, shape=Sex)) +
scale_color_manual(values = c("Men" = "#3399ff","Women"= "#ff00ff")) +
scale_shape_manual(values = c("Men" = 16, "Women" = 17))
请注意，tidyverse包也会自动加载到ggplot2包中。可以在他们的网站tidyverse.org上找到已安装软件包的概述。
在上面的代码中，我还使用函数dplyr::rename（也由 加载tidyverse）首先将列重命名为所需的标签。由于图例自动采用与类别名称相同的标签。
还有第二种重命名图例标签的方法，它涉及scale_aesthetic_manual通过参数在函数中显式指定标签labels =。例如，请参阅传奇食谱。但不推荐，因为它会随着更多变量而迅速变得混乱。
