我正在使用 R 中的 ggplot2 包绘制多面板图。我的数据集由 20 个物种组成，每个物种 6 个个体，每个个体两个核心，每个核心由几个部分组成。这是我的数据框子集的 dput 输出：
all <- structure(list(Sp_ind_core = structure(c(82L, 150L, 127L, 103L,
30L, 25L, 112L, 159L, 170L, 27L), .Label = c("APEIME_1_a", "APEIME_1_b",
"APEIME_2_a", "APEIME_2_b", "APEIME_3_a", "APEIME_3_b", "APEIME_4_a",
"APEIME_4_b", "APEIME_5_a", "APEIME_5_b", "APEIME_6_a", "APEIME_6_b",
"ASTRGR_1_a", "ASTRGR_1_b", "ASTRGR_2_a", "ASTRGR_2_b", "ASTRGR_3_a",
"ASTRGR_3_b", "ASTRGR_4_a", "ASTRGR_4_b", "ASTRGR_5_a", "ASTRGR_5_b",
"ASTRGR_6_a", "ASTRGR_6_b", "CALOLO_1_a", "CALOLO_1_b", "CALOLO_2_a",
"CALOLO_2_b", "CALOLO_3_a", "CALOLO_3_b", "CALOLO_4_a", "CALOLO_4_b",
"CALOLO_5_a", "CALOLO_5_b", "CALOLO_6_a", "CALOLO_6_b", "CORDBI_1_a",
"CORDBI_1_b", "CORDBI_2_a", "CORDBI_2_b", "CORDBI_3_a", "CORDBI_3_b",
"CORDBI_4_a", "CORDBI_4_b", "CORDBI_6_a", "CORDBI_6_b", "CORDBI_7_a",
"CORDBI_7_b", "GUAZUL_1_a", "GUAZUL_1_b", "GUAZUL_2_a", "GUAZUL_2_b",
"GUAZUL_3_a", "GUAZUL_3_b", "GUAZUL_4_a", "GUAZUL_4_b", "GUAZUL_5_a",
"GUAZUL_5_b", "GUAZUL_6_a", "GUAZUL_6_b", "INGAMA_1_a", "INGAMA_1_b",
"INGAMA_2_a", "INGAMA_2_b", "INGAMA_3_a", "INGAMA_3_b", "INGAMA_4_a",
"INGAMA_4_b", "INGAMA_5_a", "INGAMA_5_b", "INGAMA_6_a", "INGAMA_6_b",
"JACACO_1_a", "JACACO_1_b", "JACACO_2_a", "JACACO_2_b", "JACACO_3_a",
"JACACO_3_b", "JACACO_4_a", "JACACO_4_b", "JACACO_6_a", "JACACO_6_b",
"JACACO_8_a", "JACACO_8_b", "LACMPA_1_a", "LACMPA_1_b", "LACMPA_2_a",
"LACMPA_2_b", "LACMPA_3_a", "LACMPA_3_b", "LACMPA_4_a", "LACMPA_4_b",
"LACMPA_5_a", "LACMPA_5_b", "LACMPA_6_a", "LACMPA_6_b", "LUEHSE_1_a",
"LUEHSE_1_b", "LUEHSE_2_a", "LUEHSE_2_b", "LUEHSE_3_a", "LUEHSE_3_b",
"LUEHSE_4_a", "LUEHSE_4_b", "LUEHSE_5_a", "LUEHSE_5_b", "LUEHSE_6_a",
"LUEHSE_6_b", "PLATEL_1_a", "PLATEL_1_b", "PLATEL_2_a", "PLATEL_2_b",
"PLATEL_3_a", "PLATEL_3_b", "PLATEL_4_a", "PLATEL_4_b", "PLATEL_5_a",
"PLATEL_5_b", "PLATEL_6_a", "PLATEL_6_b", "POULAR_1_a", "POULAR_1_b",
"POULAR_2_a", "POULAR_2_b", "POULAR_3_a", "POULAR_3_b", "POULAR_4_a",
"POULAR_4_b", "POULAR_5_a", "POULAR_5_b", "POULAR_6_a", "POULAR_6_b",
"PRIOCO_1_a", "PRIOCO_1_b", "PRIOCO_2_a", "PRIOCO_2_b", "PRIOCO_3_a",
"PRIOCO_3_b", "PRIOCO_4_a", "PRIOCO_4_b", "PRIOCO_5_a", "PRIOCO_5_b",
"PRIOCO_6_a", "PRIOCO_6_b", "SIMAAM_1_a", "SIMAAM_1_b", "SIMAAM_2_a",
"SIMAAM_2_b", "SIMAAM_5_a", "SIMAAM_5_d", "SIMAAM_6_a", "SIMAAM_6_b",
"SIMAAM_7_a", "SIMAAM_7_b", "SIMAAM_8_a", "SIMAAM_8_b", "SPONRA_1_a",
"SPONRA_1_b", "SPONRA_2_a", "SPONRA_2_b", "SPONRA_3_a", "SPONRA_3_b",
"SPONRA_4_a", "SPONRA_4_b", "SPONRA_5_a", "SPONRA_5_b", "SPONRA_7_a",
"SPONRA_7_b", "TABAGU_1_a", "TABAGU_1_b", "TABAGU_2_a", "TABAGU_2_b",
"TABAGU_3_a", "TABAGU_3_b", "TABAGU_4_a", "TABAGU_4_b", "TABAGU_5_a",
"TABAGU_5_b", "TABAGU_6_a", "TABAGU_6_b", "TABARO_1_a", "TABARO_1_b",
"TABARO_2_a", "TABARO_2_b", "TABARO_3_a", "TABARO_3_b", "TABARO_4_a",
"TABARO_4_b", "TABARO_5_a", "TABARO_5_b", "TABARO_6_a", "TABARO_6_b",
"TACHVE_1_a", "TACHVE_1_b", "TACHVE_3_a", "TACHVE_3_b", "TACHVE_4_a",
"TACHVE_4_b", "TACHVE_5_a", "TACHVE_5_b", "TACHVE_6_a", "TACHVE_6_b",
"TACHVE_7_a", "TACHVE_7_b", "TRIPCU_1_a", "TRIPCU_1_b", "TRIPCU_2_a",
"TRIPCU_2_b", "TRIPCU_3_a", "TRIPCU_3_b", "TRIPCU_4_a", "TRIPCU_4_b",
"TRIPCU_5_a", "TRIPCU_5_b", "TRIPCU_6_a", "TRIPCU_6_b", "VIROSE_1_a",
"VIROSE_1_b", "VIROSE_2_a", "VIROSE_2_b", "VIROSE_3_a", "VIROSE_3_b",
"VIROSE_4_a", "VIROSE_4_b", "VIROSE_5_a", "VIROSE_5_b", "VIROSE_6_a",
"VIROSE_6_b", "ZANTEK_1_a", "ZANTEK_1_b", "ZANTEK_2_a", "ZANTEK_2_b",
"ZANTEK_3_a", "ZANTEK_3_b", "ZANTEK_4_a", "ZANTEK_4_b", "ZANTEK_5_a",
"ZANTEK_5_b", "ZANTEK_6_a", "ZANTEK_6_b"), class = "factor"),
Species = structure(c(7L, 13L, 11L, 9L, 3L, 3L, 10L, 14L,
15L, 3L), .Label = c("APEIME", "ASTRGR", "CALOLO", "CORDBI",
"GUAZUL", "INGAMA", "JACACO", "LACMPA", "LUEHSE", "PLATEL",
"POULAR", "PRIOCO", "SIMAAM", "SPONRA", "TABAGU", "TABARO",
"TACHVE", "TRIPCU", "VIROSE", "ZANTEK"), class = "factor"),
Individual = c(6L, 5L, 4L, 4L, 3L, 1L, 2L, 2L, 1L, 2L), Core = structure(c(2L,
3L, 1L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L), .Label = c("a", "b",
"d"), class = "factor"), DP = c(3, 18, 5, 1, 9, 9, 1, 2,
1.6, 8), WD = c(0.469094923, 0.542043984, 0.218045113, 0.6192,
0.428431373, 0.542285345, 0.723011364, 0.282582938, 0.942528736,
0.58), DP.max = c(21, 18, 10, 15, 20, 22, 17, 18, 8.8, 8),
DPscale = c(0.142857143, 1, 0.5, 0.066666667, 0.45, 0.409090909,
0.058823529, 0.111111111, 0.181818182, 1), DP2 = c(0.020408163,
1, 0.25, 0.004444444, 0.2025, 0.167355372, 0.003460208, 0.012345679,
0.033057851, 1)), .Names = c("Sp_ind_core", "Species", "Individual",
"Core", "DP", "WD", "DP.max", "DPscale", "DP2"), row.names = c(1370L,
2480L, 2085L, 1730L, 474L, 390L, 1871L, 2619L, 2787L, 434L), class = "data.frame")
多面板图中有 20 个面板，每个物种一个面板，y 轴为密度，x 轴为髓距。每个面板图显示了该物种 12 个核心的 12 条不同的线。这是多面板图的代码：
library(ggplot2)
ggplot(all, aes(x=DPscale, y=WD, group=Sp_ind_core))+ geom_line()
+theme_bw()+facet_wrap(facets=~Species, ncol=5)
对我来说，挑战是使用 R 中 nlme 包中的 lme 函数从线性混合效应模型中添加一行拟合值。这是子集数据中每个物种的混合效应模型的代码：
library(nlme)
jacaco.qm<-lme(WD~DPscale+DP2, random=~1|Individual/Core, jacaco)
luehse.m<-lme(WD~1, random=~1|Individual/Core, luehse)
simaam.lm<-lme(WD~DPscale, random=~1|Individual/Core, simaam)
calolo.qm<-lme(WD~DPscale+DP2, random=~1|Individual/Core, calolo)
platel.m<-lme(WD~1, random=~1|Individual/Core, platel)
tabagu.m<-lme(WD~1, random=~1|Individual/Core, tabagu)
sponra.lm<-lme(WD~DPscale, random=~1|Individual/Core, sponra)
这里有一个相关的问题：
Plotting results of lme4 with ggplot2
这让我认为解决方案是创建第二个数据框，其中包含多面板图中每个方面的固定效应系数，然后使用 geom_abline 函数绘制基于固定效应系数（截距和斜率）的拟合线。但是，我无法应用此解决方案，因为 20 种物种的密度和髓距之间的关系各不相同。一些物种具有随机效应模型，其他物种具有线性模型，还有一些具有二次模型，这意味着根据模型有 1、2 和 3 个固定效应系数。我试图创建一个包含所有物种的固定效应的数据框：
fixed.m1 <- data.frame(fixef(jacaco.qm), fixef(luehse.m), fixef(platel.m), fixef(poular.qm),
fixef(simaam.lm), fixef(calolo.qm), fixef(tabagu.m), fixef(sponra.lm))
我收到以下错误：
Error in data.frame(fixef(apeime.lm), fixef(astrgr.qm), fixef(calolo.qm), : arguments imply
differing number of rows: 2, 3
最后，我之前也尝试过 ggplot2 中的 stat_smooth 函数以添加拟合线，虽然它通过向图中的每个面板添加拟合线来工作，但这是一个不正确的解决方案，因为 stat_smooth 函数没有“lme " 作为其方法之一，由 lm 拟合的线与基于 lme 模型的拟合值的线不同。
总之，我的问题是我无法将基于 lme 模型的拟合值的线添加到 ggplot 绘制的多面板图中，因为每个多面板图中的物种具有不同数量的固定效应系数，具体取决于它们是否具有平均值、线性或二次模型。具体来说，我想要通过线性和二次模型最适合物种的拟合线，而不是通过平均模型最适合物种的线。
提前致谢。