多面 ggplot 的不同图例和填充颜色？

Question

抱歉，没有包含我的问题的任何示例数据。我找不到轻松生成示例形状文件的方法。希望有经验的 ggplot 用户可以从下面的描述中看到我想要做什么。

我有：

• A data.frame X，其中包含有关示例图的信息（plotid、var1、var2, var3, var4, …)

• 多边形形状文件 Y 包含样地的空间信息

导入 shapefile Y（带有 < code>maptools) 和 fortify 作为 data.frame Z (ggplot2) 工作正常。 melt 将 X 转换为 X_melted 同样可以正常工作。 merge-ing Z 和 X_melted 到 mapdf 也可以。

这意味着现在我们有一个长格式的 data.frame ，其中包含空间信息和 var1、var2、var3 ，...

现在我想像这样绘制这个数据框：

pl1 <- ggplot(mapdf,aes(long,lat),group=group)
pl1 <- pl1 + geom_polygon(aes(group=group,fill=value),colour="black")
pl1 <- pl1 + facet_grid(variable ~ .)
pl1 <- pl1 + coord_equal(ratio = 1)
pl1

结果是一个很好的图，每个变量都有一个面板。面板的地图是相同的，但填充颜色随变量值的变化而变化。到目前为止，一切都很顺利……但有一个问题：

变量具有不同的最小值和最大值。例如，var1 从 0 到 5，var2 从 0 到 >400、var3 从 5 到 10 等。在该示例中，填充颜色的图例来自 0 到 400。 var2 绘制得很好，但 var1 和 var3 的颜色基本相同。

有没有办法可以为该方面的每个面板使用不同的图例？或者这对于ggplot中的facet_wrap或facet_grid根本不可能（还）实现吗？

我可以为每个变量制作单独的图，并将它们与视口连接起来，但是变量很多，这将需要大量工作。

或者我可以使用另一个包或方法来完成我想做的事情吗？

非常感谢您的帮助。 ：）

编辑： 在 ggplot2 包描述的帮助下，我构建了一个示例来说明我的问题：

ids <- factor(c("1.1", "2.1", "1.2", "2.2", "1.3", "2.3"))
values <- data.frame(
id = ids,
val1 = cumsum(runif(6, max = 0.5)),
val2 = cumsum(runif(6, max = 50))
)
positions <- data.frame(
id = rep(ids, each = 4),
x = c(2, 1, 1.1, 2.2, 1, 0, 0.3, 1.1, 2.2, 1.1, 1.2, 2.5, 1.1, 0.3,
0.5, 1.2, 2.5, 1.2, 1.3, 2.7, 1.2, 0.5, 0.6, 1.3),
y = c(-0.5, 0, 1, 0.5, 0, 0.5, 1.5, 1, 0.5, 1, 2.1, 1.7, 1, 1.5,
2.2, 2.1, 1.7, 2.1, 3.2, 2.8, 2.1, 2.2, 3.3, 3.2)
)

values <- melt(values)
datapoly <- merge(values, positions, by=c("id"))

p <- ggplot(datapoly, aes(x=x, y=y)) + geom_polygon(aes(fill=value, group=id),colour="black")
p <- p + facet_wrap(~ variable)
p

右侧的面板说明了地图上 var2 的不同值。然而，在左侧面板上，所有多边形都具有相同的颜色。这是合乎逻辑的，因为所有面板仅使用一种颜色渐变。我可以为每个面板使用不同的颜色渐变吗？

Answer 1

目前，每个图只能有一个比例（除了 x 和 y 之外的所有比例）。

Answer 2

十多年后重新审视这个问题，优秀的 ggnewscale 包解决了具有多个色阶的问题。需要注意的是，您的方面数据需要两个单独的层，因此您必须将其稍微分解。将新比例添加到绘图中的顺序很重要，因此我建议使用“图层 - 比例 - new_scale - 图层 - 比例”的顺序。后续的新比例应重复“new_scale - 层 - 比例”模式。

library(ggplot2)
library(ggnewscale)

ids <- factor(c("1.1", "2.1", "1.2", "2.2", "1.3", "2.3"))
values <- data.frame(
  id = ids,
  val1 = cumsum(runif(6, max = 0.5)),
  val2 = cumsum(runif(6, max = 50))
)
positions <- data.frame(
  id = rep(ids, each = 4),
  x = c(2, 1, 1.1, 2.2, 1, 0, 0.3, 1.1, 2.2, 1.1, 1.2, 2.5, 1.1, 0.3,
        0.5, 1.2, 2.5, 1.2, 1.3, 2.7, 1.2, 0.5, 0.6, 1.3),
  y = c(-0.5, 0, 1, 0.5, 0, 0.5, 1.5, 1, 0.5, 1, 2.1, 1.7, 1, 1.5,
        2.2, 2.1, 1.7, 2.1, 3.2, 2.8, 2.1, 2.2, 3.3, 3.2)
)

values <- reshape2::melt(values)
#> Using id as id variables
datapoly <- merge(values, positions, by=c("id"))

ggplot(datapoly, aes(x=x, y=y)) + 
  geom_polygon(aes(fill=value, group=id),
               data = ~ subset(., variable == "val1"),
               colour="black") +
  scale_fill_distiller(palette = "Reds") +
  new_scale_fill() +
  geom_polygon(aes(fill=value, group=id),
               data = ~ subset(., variable == "val2"),
               colour="black") +
  scale_fill_distiller(palette = "Greens") +
  facet_wrap(~ variable)

^{由 reprex 包 (v1.0.0)}

Answer 3

与网格善良

align.plots <- function(..., vertical=TRUE){
#http://ggextra.googlecode.com/svn/trunk/R/align.r
  dots <- list(...)
  dots <- lapply(dots, ggplotGrob)
  ytitles <- lapply(dots, function(.g) editGrob(getGrob(.g,"axis.title.y.text",grep=TRUE), vp=NULL))
  ylabels <- lapply(dots, function(.g) editGrob(getGrob(.g,"axis.text.y.text",grep=TRUE), vp=NULL))
  legends <- lapply(dots, function(.g) if(!is.null(.g$children$legends))
                    editGrob(.g$children$legends, vp=NULL) else ggplot2:::.zeroGrob)

  gl <- grid.layout(nrow=length(dots))
  vp <- viewport(layout=gl)
  pushViewport(vp)
  widths.left <- mapply(`+`, e1=lapply(ytitles, grobWidth),
                        e2= lapply(ylabels, grobWidth), SIMPLIFY=F)
  widths.right <- lapply(legends, function(g) grobWidth(g) + if(is.zero(g)) unit(0, "lines") else unit(0.5, "lines")) # safe margin recently added to ggplot2
  widths.left.max <- max(do.call(unit.c, widths.left))
  widths.right.max <- max(do.call(unit.c, widths.right))

  for(ii in seq_along(dots)){
    pushViewport(viewport(layout.pos.row=ii))
    pushViewport(viewport(x=unit(0, "npc") + widths.left.max - widths.left[[ii]],
                          width=unit(1, "npc") - widths.left.max + widths.left[[ii]] -
                                                 widths.right.max + widths.right[[ii]],
                          just="left"))
    grid.draw(dots[[ii]])
  upViewport(2)
  }
}



p <- ggplot(datapoly[datapoly$variable=="val1",], aes(x=x, y=y)) + geom_polygon(aes(fill=value, group=id),colour="black")
p1 <- ggplot(datapoly[datapoly$variable=="val2",], aes(x=x, y=y)) + geom_polygon(aes(fill=value, group=id),colour="black")
align.plots( p,p1)

Answer 4

冒着陈述显而易见的风险，似乎您应该按百分比而不是原始值着色。然后你的转换后的值和你的图例从 0 到 1。

Answer 5

也许有点不正统，但你可以尝试考虑你的“价值”。例如：

p <- ggplot(datapoly, aes(x=x, y=y)) + geom_polygon(aes(fill=factor(value), group=id),colour="black")
p <- p + facet_wrap(~ variable)
p

ggplot2 使用因子来创建图例。因此，如果您可以添加一个采用“值”并将其分解为因子范围的列，则可以将“值”替换为范围。

创建一个列，例如“f”：

    id variable        value   x    y f
1  1.1     val1   0.09838607 2.0 -0.5 0.09-0.13
2  1.1     val1   0.09838607 1.0  0.0 0.09-0.13
3  1.1     val1   0.09838607 1.1  1.0 0.09-0.13
4  1.1     val1   0.09838607 2.2  0.5 0.09-0.13
25 2.1     val1   0.13121347 1.0  0.0 0.13-0.20

...

然后使用：

p <- ggplot(datapoly, aes(x=x, y=y)) + geom_polygon(aes(fill=f, group=id),colour="black")
p <- p + facet_wrap(~ variable)
p

您必须指定所需的类别，这可能非常耗时。但至少图表会按照您想要的方式显示。基本上，您会将数据重新编码到另一列中。以下是一些示例：

http://www.statmethods.net/management/variables.html