ggplot 自定义图例而不是默认图例

Question

我已经搜索并尝试了一堆建议，以便能够在分组散点图 ggplot 中显示自定义图例而不是默认图例。我试过this 和this 并关注this 等等。

例如，假设我有一个像这样的df：

df = data.frame(id = c("A", "A", "B", "C", "C", "C"), 
                value = c(1,2,1,2,3,4), 
                ref = c(1.5, 1.5, 1, 2,2,2), 
                min = c(0.5, 0.5, 1,2,2,2))

我想将每个id 的values 显示为圆点，但也将每个id 的reference 值和minimum 值显示为不同形状的点，如下所示：

p = ggplot(data = df) +
  geom_point(aes(x = id, y = value, color = factor(id)), shape = 19, size = 6) +
  geom_point(aes(x = id, y = ref, color = factor(id)), shape = 0, size = 8) +
  geom_point(aes(x = id, y = min, color = factor(id)), shape = 2, size = 8) +
  xlab("") +
  ylab("Value")
#print(p) 

现在一切都很好，但我的图例并没有为情节的解释添加任何内容，因为 X 轴和颜色足以理解它。我知道我可以通过theme(legend.position = "none") 删除图例。 相反，我想说明每个点的实际 形状 代表什么（例如，实心圆点 = value、三角形 = min、正方形 = ref）。

尝试通过scale_fill_manual 手动设置比例值以及类似的东西

override.shape = shapes$shape
override.linetype = shapes$pch
guides(colour = guide_legend(override.aes = list(shape = override.shape, linetype = override.linetype)))...
....

我也尝试使用上面粘贴的链接之一中建议的内容制作辅助图，但不显示它：

shapes  = data.frame(shape = c("value", "reference", "minimum"), pch = c(19,0,2), col = c("gray", "gray", "gray"))
p2 = ggplot(shapes, aes(shape, pch)) + geom_point()  
#print(p2)

g_legend <- function(a.gplot){
  tmp <- ggplot_gtable(ggplot_build(a.gplot))
  leg <- which(sapply(tmp$grobs, function(x) x$name) == "guide-box")
  legend <- tmp$grobs[[leg]]
  return(legend)
}
legend <- g_legend(p2)
library(gridExtra)
pp <- arrangeGrob(p1 ,legend,
                  widths=c(5/4, 1/4),
                  ncol = 2)

然后我得到错误：

> legend <- g_legend(p2)
Error in tmp$grobs[[leg]] : 
  attempt to select less than one element in get1index

我没有找到一个可行的解决方案.. 所以是的.. 任何关于我如何只能显示与不同点形状相关的图例的建议都将受到欢迎。 谢谢

Answer 1

您可以使用scale_shape_manual 手动构建形状图例：

library(ggplot2)

ggplot(data = df) +
  geom_point(aes(x = id, y = value, color = factor(id), shape = 'value'), size = 6) +
  geom_point(aes(x = id, y = ref, color = factor(id), shape = 'ref'), size = 8) +
  geom_point(aes(x = id, y = min, color = factor(id), shape = 'min'), size = 8) +
  scale_shape_manual(values = c('value' = 19, 'ref' = 0, 'min' = 2)) +
  xlab("") +
  ylab("Value")

^{由reprex package (v0.3.0) 于 2020-04-15 创建}

但更好的方法是将df 重塑为长格式，并将每个aes 映射到一个变量：

library(dplyr)
library(tidyr)

df %>% 
  pivot_longer(-id) %>% 
  ggplot() +
  geom_point(aes(x = id, y = value, color = factor(id), shape = name, size = name)) +
  scale_shape_manual(values = c('value' = 19, 'ref' = 0, 'min' = 2)) +
  scale_size_manual(values = c('value' = 6, 'ref' = 8, 'min' = 8)) + 
  xlab("") +
  ylab("Value")

^{由reprex package (v0.3.0) 于 2020-04-15 创建}

要删除颜色的图例，请使用guide_none()：

library(tidyr)
library(ggplot2)
df %>% 
  pivot_longer(-id) %>% 
  ggplot() +
  geom_point(aes(x = id, y = value, color = factor(id), shape = name, size = name)) +
  scale_shape_manual(values = c('value' = 19, 'ref' = 0, 'min' = 2)) +
  scale_size_manual(values = c('value' = 6, 'ref' = 8, 'min' = 8)) + 
  guides(color = guide_none()) +
  xlab("") +
  ylab("Value")

^{由reprex package (v0.3.0) 于 2020-04-16 创建}

数据：

df = data.frame(id = c("A", "A", "B", "C", "C", "C"), 
                value = c(1,2,1,2,3,4), 
                ref = c(1.5, 1.5, 1, 2,2,2), 
                min = c(0.5, 0.5, 1,2,2,2))

Answer 2

你可以先使用tidyr整理你的数据，然后将aes shape映射到新变量

library(tidyr)
df2 <- pivot_longer(df, -id)

ggplot(data = df2) +
  geom_point(aes(x = id, y = value, shape = name), size = 6) +
  xlab("") +
  ylab("Value")