Dodaj legendę do wykresu liniowego ggplot2

143

Mam pytanie dotyczące legend w ggplot2. Udało mi się narysować trzy linie na tym samym wykresie i chcę dodać legendę z trzema użytymi kolorami. To jest używany kod

library(ggplot2)    
require(RCurl)

link<-getURL("https://dl.dropbox.com/s/ds5zp9jonznpuwb/dat.txt")
datos<- read.csv(textConnection(link),header=TRUE,sep=";")
datos$fecha <- as.POSIXct(datos[,1], format="%d/%m/%Y")    

temp = ggplot(data=datos,aes(x=fecha, y=TempMax,colour="1")) + 
           geom_line(colour="red") + opts(title="TITULO") +
           ylab("Temperatura (C)") + xlab(" ") + 
           scale_y_continuous(limits = c(-10,40)) + 
           geom_line(aes(x=fecha, y=TempMedia,colour="2"),colour="green") + 
           geom_line(aes(x=fecha, y=TempMin,colour="2"),colour="blue") +
           scale_colour_manual(values=c("red","green","blue"))

temp

i wyjście

ggplot trzy linie

Chciałbym dodać legendę z trzema użytymi kolorami i nazwą zmiennej (TempMax, TempMedia i TempMin). próbowałem

scale_colour_manual

ale nie mogę znaleźć dokładnej drogi.

Niestety, oryginalne dane zostały usunięte z połączonej witryny i nie można ich było odzyskać. Ale pochodzą z plików danych meteo w tym formacie

"date","Tmax","Tmin","Tmed","Precip.diaria","Wmax","Wmed"
2000-07-31 00:00:00,-1.7,-1.7,-1.7,-99.9,20.4,20.4
2000-08-01 00:00:00,22.9,19,21.11,-99.9,6.3,2.83
2000-08-03 00:00:00,24.8,12.3,19.23,-99.9,6.8,3.87
2000-08-04 00:00:00,20.3,9.4,14.4,-99.9,8.3,5.29
2000-08-08 00:00:00,25.7,14.4,19.5,-99.9,7.9,3.22
2000-08-09 00:00:00,29.8,16.2,22.14,-99.9,8.5,3.27
2000-08-10 00:00:00,30,17.8,23.5,-99.9,7.7,3.61
2000-08-11 00:00:00,27.5,17,22.68,-99.9,8.8,3.85
2000-08-12 00:00:00,24,13.3,17.32,-99.9,8.4,3.49
pacomet
źródło
Nadal jestem ciekawy, czy legendy można powiązać z oddzielnymi elementami fabuły (takimi jak różne geom_line).
Etienne Low-Décarie
Jeśli masz tylko 3 wiersze, proponuję spojrzeć na pakiet dirrectlabels. (LINK)
Tyler Rinker
@TylerRinker Używałem go wcześniej do innych celów, ale teraz odpowiedź od csgillespie działa lepiej dla mnie
pacomet
@ EtienneLow-Décarie Możesz, ale ogólnie tylko wtedy, gdy używają innej estetyki. np. odwzorowanie jednego zestawu linii na kolor, a innego na rodzaj linii. Zwykle w takim przypadku również przekazujesz osobne dane do każdego obszaru geograficznego.
joran

Odpowiedzi:

82

Zwykle stwierdzam, że jeśli określam poszczególne kolory w wielu geomach, robię to źle. Oto jak narysowałbym twoje dane:

##Subset the necessary columns
dd_sub = datos[,c(20, 2,3,5)]
##Then rearrange your data frame
library(reshape2)
dd = melt(dd_sub, id=c("fecha"))

Pozostało tylko proste polecenie ggplot:

ggplot(dd) + geom_line(aes(x=fecha, y=value, colour=variable)) +
  scale_colour_manual(values=c("red","green","blue"))

Przykładowa fabuła

wprowadź opis obrazu tutaj

csgillespie
źródło
87
Wciąż ciekawi mnie, jak dodać legendy związane z osobnym dodawaniem elementów takich jak geom_line, co moim zdaniem było pierwotnym celem pytania.
Etienne Low-Décarie
202

Ponieważ @Etienne zapytał, jak to zrobić bez topienia danych (co ogólnie jest metodą preferowaną, ale zdaję sobie sprawę, że mogą być przypadki, w których nie jest to możliwe), przedstawiam następującą alternatywę.

Zacznij od podzbioru oryginalnych danych:

datos <-
structure(list(fecha = structure(c(1317452400, 1317538800, 1317625200, 
1317711600, 1317798000, 1317884400, 1317970800, 1318057200, 1318143600, 
1318230000, 1318316400, 1318402800, 1318489200, 1318575600, 1318662000, 
1318748400, 1318834800, 1318921200, 1319007600, 1319094000), class = c("POSIXct", 
"POSIXt"), tzone = ""), TempMax = c(26.58, 27.78, 27.9, 27.44, 
30.9, 30.44, 27.57, 25.71, 25.98, 26.84, 33.58, 30.7, 31.3, 27.18, 
26.58, 26.18, 25.19, 24.19, 27.65, 23.92), TempMedia = c(22.88, 
22.87, 22.41, 21.63, 22.43, 22.29, 21.89, 20.52, 19.71, 20.73, 
23.51, 23.13, 22.95, 21.95, 21.91, 20.72, 20.45, 19.42, 19.97, 
19.61), TempMin = c(19.34, 19.14, 18.34, 17.49, 16.75, 16.75, 
16.88, 16.82, 14.82, 16.01, 16.88, 17.55, 16.75, 17.22, 19.01, 
16.95, 17.55, 15.21, 14.22, 16.42)), .Names = c("fecha", "TempMax", 
"TempMedia", "TempMin"), row.names = c(NA, 20L), class = "data.frame")

Możesz uzyskać pożądany efekt (a to również czyści oryginalny kod kreślenia):

ggplot(data = datos, aes(x = fecha)) +
  geom_line(aes(y = TempMax, colour = "TempMax")) +
  geom_line(aes(y = TempMedia, colour = "TempMedia")) +
  geom_line(aes(y = TempMin, colour = "TempMin")) +
  scale_colour_manual("", 
                      breaks = c("TempMax", "TempMedia", "TempMin"),
                      values = c("red", "green", "blue")) +
  xlab(" ") +
  scale_y_continuous("Temperatura (C)", limits = c(-10,40)) + 
  labs(title="TITULO")

Chodzi o to, że każdej linii nadaje się kolor poprzez odwzorowanie colourestetyki na stały ciąg. Najłatwiej jest wybrać ciąg, który ma się pojawić w legendzie. Fakt, że w tym przypadku jest to to samo, co nazwa ywykreślanej zmiennej nie ma znaczenia; może to być dowolny zestaw ciągów. Bardzo ważne jest, aby miało to miejsce w trakcie aesrozmowy; tworzysz mapowanie na tę „zmienną”.

scale_colour_manualmoże teraz odwzorować te ciągi na odpowiednie kolory. Wynik to wprowadź opis obrazu tutaj

W niektórych przypadkach mapowanie między poziomami i kolorami wymaga wyraźnego nazwania wartości w skali ręcznej (dzięki @DaveRGP za zwrócenie uwagi):

ggplot(data = datos, aes(x = fecha)) +
  geom_line(aes(y = TempMax, colour = "TempMax")) +
  geom_line(aes(y = TempMedia, colour = "TempMedia")) +
  geom_line(aes(y = TempMin, colour = "TempMin")) +
  scale_colour_manual("", 
                      values = c("TempMedia"="green", "TempMax"="red", 
                                 "TempMin"="blue")) +
  xlab(" ") +
  scale_y_continuous("Temperatura (C)", limits = c(-10,40)) + 
  labs(title="TITULO")

(podając taką samą liczbę jak poprzednio). W przypadku nazwanych wartości, podziały mogą służyć do ustawiania kolejności w legendzie i dowolnej kolejności w wartościach.

ggplot(data = datos, aes(x = fecha)) +
  geom_line(aes(y = TempMax, colour = "TempMax")) +
  geom_line(aes(y = TempMedia, colour = "TempMedia")) +
  geom_line(aes(y = TempMin, colour = "TempMin")) +
  scale_colour_manual("", 
                      breaks = c("TempMedia", "TempMax", "TempMin"),
                      values = c("TempMedia"="green", "TempMax"="red", 
                                 "TempMin"="blue")) +
  xlab(" ") +
  scale_y_continuous("Temperatura (C)", limits = c(-10,40)) + 
  labs(title="TITULO")

Brian Diggs
źródło
2
Uwielbiam to rozwiązanie, ale myślę, że mogą istnieć ograniczenia. Czy istnieje problem z sortowaniem alfabetycznym między mapowaniem zmiennych „przerwy” i „wartości”? TempM {a] x, TempM {e} dia i TempM {i} n porządnie sortują, chociaż kiedy dostosowuję to do nazw moich zmiennych, kolory wydają się być dopasowane w kolejności alfabetycznej do „przerw”, a nie do wprowadzania kolejności . Czy powyższe można wyjaśnić / udoskonalić, aby to odzwierciedlić / naprawić?
DaveRGP
3
Udało mi się rozwiązać problem, który kupiłem wcześniej, dotyczący kolejności kolorów. użyj formularza, w scale_colour_manual("", values = c("TempMax" = "red", "TempMedia" = "green", "TempMin" = "blue"))którym TempMax, TempMedia i TempMin są określone jako argument koloru, jak w powyższej odpowiedzi.
DaveRGP
@DaveRGP Czy można to uznać za błąd w ggplot?
Alessandro Jacopson
1
@StellaBiderman Dziękuję. Miło wiedzieć, że ta odpowiedź jest nadal przydatna (prawie) 5 lat (!) Później.
Brian Diggs
1
@BrianDiggs Nie zdarzyło Ci się, żebyś wiedział, jak sprawić, by ten pokaz był kropką na skali, a nie linią, prawda?
Stella Biderman
2

Bardzo podoba mi się rozwiązanie zaproponowane przez @Brian Diggs. Jednak w moim przypadku wykresy liniowe tworzę w pętli, zamiast podawać je bezpośrednio, ponieważ nie wiem, ile wykresów będę miał. Kiedy próbowałem dostosować kod @ Brian, napotkałem pewne problemy z poprawną obsługą kolorów. Okazało się, że muszę zmodyfikować funkcje estetyczne. Jeśli ktoś ma ten sam problem, oto kod, który działał dla mnie.

Użyłem tej samej ramki danych co @Brian:

data <- structure(list(month = structure(c(1317452400, 1317538800, 1317625200, 1317711600, 
                                       1317798000, 1317884400, 1317970800, 1318057200, 
                                       1318143600, 1318230000, 1318316400, 1318402800, 
                                       1318489200, 1318575600, 1318662000, 1318748400, 
                                       1318834800, 1318921200, 1319007600, 1319094000), 
                                     class = c("POSIXct", "POSIXt"), tzone = ""),
                   TempMax = c(26.58, 27.78, 27.9, 27.44, 30.9, 30.44, 27.57, 25.71, 
                               25.98, 26.84, 33.58, 30.7, 31.3, 27.18, 26.58, 26.18, 
                               25.19, 24.19, 27.65, 23.92), 
                   TempMed = c(22.88, 22.87, 22.41, 21.63, 22.43, 22.29, 21.89, 20.52,
                                 19.71, 20.73, 23.51, 23.13, 22.95, 21.95, 21.91, 20.72, 
                                 20.45, 19.42, 19.97, 19.61), 
                   TempMin = c(19.34, 19.14, 18.34, 17.49, 16.75, 16.75, 16.88, 16.82, 
                               14.82, 16.01, 16.88, 17.55, 16.75, 17.22, 19.01, 16.95, 
                               17.55, 15.21, 14.22, 16.42)), 
              .Names = c("month", "TempMax", "TempMed", "TempMin"), 
              row.names = c(NA, 20L), class = "data.frame")  

W moim przypadku generuję my.colsi my.namesdynamicznie, ale nie chcę niepotrzebnie komplikować rzeczy, więc podaję je tutaj wprost. Te trzy wiersze ułatwiają porządkowanie legendy i przypisywanie kolorów.

my.cols <- heat.colors(3, alpha=1)
my.names <- c("TempMin", "TempMed", "TempMax")
names(my.cols) <- my.names

A oto fabuła:

p <-  ggplot(data, aes(x = month))

for (i in 1:3){
  p <- p + geom_line(aes_(y = as.name(names(data[i+1])), colour = 
colnames(data[i+1])))#as.character(my.names[i])))
}
p + scale_colour_manual("", 
                        breaks = as.character(my.names),
                        values = my.cols)
p

wprowadź opis obrazu tutaj

Justyna
źródło
2
Przy takiej złożoności naprawdę znacznie łatwiej jest po prostu przekształcić dane w oczekiwaną długą formę ggplot.
Axeman
1
Nie sądzę, że to naprawdę zwiększa złożoność w porównaniu z oryginalną odpowiedzią opublikowaną przez @Brian. Poza tym niektórzy ludzie mogą chcieć to zrobić bez zmiany kształtu danych.
Justyna
... a to podejście pozwala na różne geometrie (typy wykresów) według zmiennej
mac