凡例をggplot2ラインプロットに追加

143

ggplot2の凡例について質問があります。同じグラフに3本の線を描くことができ、3つの色を使用した凡例を追加したいと思います。これは使用されるコードです

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

と出力

ggplot 3行

使用した3つの色と変数の名前（TempMax、TempMedia、TempMin）の凡例を追加します。私が試してみました

scale_colour_manual

正確な方法を見つけることができません。

残念ながら、元のデータはリンクされたサイトから削除され、復元できませんでした。しかし、彼らはこのフォーマットの気象データファイルから来ました

"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
r  ggplot2  legend  r-faq 
— パコメット
ソース
凡例をプロットの別の要素（異なるgeom_lineなど）に関連付けることができるかどうか、私はまだ知りたいです。
— エティエンヌローデカリー
3行しかない場合は、dirrectlabelsパッケージを確認することをお勧めします。（リンク）
— タイラーリンカー
@TylerRinker以前は他の目的で使用していましたが、csgillespieからの回答がうまく機能します
— pacomet
@EtienneLow-Décarieできますが、一般に、それらが異なる美学を使用している場合のみです。たとえば、線のセットを色に、別のセットを線種にマッピングします。通常、その場合も、各geomに個別のデータを渡します。
— joran

回答:

82

複数のgeomで個別の色を指定していると、間違っていることに気づく傾向があります。これがあなたのデータをプロットする方法です：

##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"))

あとは、単純なggplotコマンドだけです。

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

プロットの例

ここに画像の説明を入力してください

— csgillespie
ソース
87
geom_lineなどの要素の個別の追加に関連する凡例を追加する方法について、私はまだ興味があります。それは質問の本来の目的でしたが、
— エティエンヌローデカリ
201

@Etienneがデータを溶かさずにこれを行う方法を尋ねたので（これは一般的に推奨される方法ですが、それが不可能な場合もあると認識しています）、以下の代替案を提示します。

元のデータのサブセットから始めます。

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")

次の方法で目的の効果を得ることができます（これにより、元のプロットコードもクリーンアップされます）。

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")

colour見た目を一定の文字列にマッピングすることで、各線に色を付けるという考え方です。凡例に表示したい文字列を選択するのが最も簡単です。この場合、それがyプロットされる変数の名前と同じであるという事実は重要ではありません。文字列の任意のセットである可能性があります。これが内部にあることが非常に重要ですaes通話です。この「変数」へのマッピングを作成しています。

scale_colour_manualこれらの文字列を適切な色にマッピングできるようになりました。結果は ここに画像の説明を入力してください

場合によっては、手動スケールで値に名前を付けることにより、レベルと色の間のマッピングを明示的にする必要があります（これを指摘してくれた@DaveRGPに感謝します）。

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")

（以前と同じ図を与える）。名前付きの値では、区切りを使用して凡例の順序を設定でき、値で任意の順序を使用できます。

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")

— ブライアンディグス
ソース
2
このソリューションは気に入っていますが、制限があると思います。'breaks'変数と 'values'変数のマッピングの間にアルファベット順の並べ替えの問題はありますか？TempM {a] x、TempM {e} dia、TempM {i} nはきちんとソートされますが、これを変数名に合わせると、色はアルファベット順で入力の順序ではなく「ブレーク」に一致するように見えます。これを明確化/洗練してこれを反映/修正できますか？
— DaveRGP 2015年
3
以前購入したre：color orderingの問題を修正することができました。scale_colour_manual("", values = c("TempMax" = "red", "TempMedia" = "green", "TempMin" = "blue"))上記の回答のように、TempMax、TempMedia、TempMinがcolor引数として指定されている形式を使用します。
— DaveRGP 2015
@DaveRGPそれはggplotのバグと考えることができますか？
— アレッサンドロジャコプソン2015年
1
@StellaBidermanありがとうございます。この回答が5年後（！）でも（ほぼ）まだ有用であることを知っておくと便利です。
— ブライアンディッグス2017年
1
@BrianDiggsあなたはこれを線ではなくスケールでドットを表示する方法をたまたま知りませんか？
— Stella Biderman 2017年
2

@Brian Diggsによって提案されたソリューションが本当に好きです。ただし、私の場合は、プロットの数を事前に把握していないため、線プロットを明示的に指定するのではなく、ループで作成します。@Brianのコードを適応させようとしたとき、色を正しく処理する際にいくつかの問題に直面しました。美的機能を変更する必要があることがわかりました。誰かが同じ問題を抱えている場合のために、ここで私のために働いたコードがあります。

@Brianと同じデータフレームを使用しました。

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")

私の場合、動的に生成my.colsしていmy.namesますが、不必要に複雑にしたくないので、ここに明示的に示します。これらの3行により、凡例の順序と色の割り当てが容易になります。

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

そしてここにプロットがあります：

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

ここに画像の説明を入力してください

— Justyna
ソース
2
この複雑さでは、データをggplot期待される長い形式に変更するだけで、はるかに簡単になります。
— Axeman、2018年
1
@Brianによって投稿された元の回答と比較して、複雑さを実際に追加するとは思いません。その上、一部の人々はデータを再形成せずにそれをしたいかもしれません。
— Justyna 2018年
...そしてこのアプローチでは、変数ごとに異なるgeom（プロットタイプ）が可能です
— mac
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