geom_dotplot() 应用颜色美学后失去闪避

Question

我想在 X 轴上按一个类别来组织我的数据，但按另一个类别为它着色，如下例所示：

图表 1，未着色：

require(ggplot2)
nocolor <- ggplot(mtcars, aes(x=as.factor(cyl), y=disp)) + 
  geom_dotplot(binaxis="y", stackdir = "center")
print(nocolor)

图 2，带颜色：

nododge <- ggplot(mtcars, aes(x=as.factor(cyl), y=disp, fill=as.factor(gear))) + 
  geom_dotplot(binaxis="y", stackdir = "center")
print(nododge)

引入着色后出现的一个问题是属于不同组的点不再相互躲避。这会导致我的真实数据出现问题，因为我得到的点恰好具有相同的值并且彼此完全模糊。

然后我尝试了这个，但它使我的数据乱码：

图 3：

garbled <- ggplot(mtcars, aes(x=as.factor(cyl), y=disp)) +
  geom_dotplot(binaxis="y", stackdir = "center", fill=as.factor(mtcars$gear))
print(garbled)

点相互闪避，但颜色只是随机的，与实际数据不符。

我希望this question 的答案能够解决我的问题，但颜色仍然是随机的：

图 4：

graphdata <- mtcars
graphdata$colorname <- as.factor(graphdata$gear) 
levels(graphdata$colorname) <- c("red", "blue", "black")
jalapic <- ggplot(graphdata, aes(x=as.factor(cyl), y=disp)) +
  geom_dotplot(binaxis="y", stackdir = "center", fill=as.character(graphdata$colorname))
print(jalapic)

有没有人知道如何让 Graph #2 中的点相互躲避，或者如何修复图 3 或 4 中的颜色？非常感谢任何帮助，谢谢。

Answer 1

使用binpositions = "all" 和stackgroups = TRUE：

ggplot(mtcars, aes(x=as.factor(cyl), y=disp, fill=as.factor(gear))) + 
  geom_dotplot(binaxis="y", stackdir = "center", binpositions="all", stackgroups=TRUE)

给予：

一种可能的替代方法是使用stackdir = "up"：

ggplot(mtcars, aes(x=as.factor(cyl), y=disp, fill=as.factor(gear))) + 
  geom_dotplot(binaxis="y", stackdir = "up", binpositions="all", stackgroups=TRUE)

给出：

Answer 2

根据您的需要，这是另一个可能比点图效果更好的选项。我们绘制了各个点，但我们将它们分开，以便每个点都可见。

在我最初的答案中，我使用了position_jitterdodge，但该方法的随机性导致点重叠并且对点放置的控制很少。下面是一种直接控制点放置以防止重叠的更新方法。

在下面的示例中，我们将 cyl 作为 x 变量，disp 作为 y 变量，gear 作为颜色美学。

• 在每个cyl 中，我们希望被gear 躲避点。
• 在每个gear 中，我们希望将具有相似disp 值的点水平分开，以免它们重叠。

我们通过向cyl 的值添加适当的增量来实现这一点，以改变点的水平位置。我们使用两个参数来控制它：dodge 用gear 分隔点组，而sep 控制每个gear 中具有disp 相似值的点的分隔。我们通过创建一个名为dispGrp 的分组变量来确定“disp 的相似值”，它只是将disp 四舍五入到最接近的十位（当然，这可以根据数据的规模进行调整，绘制点的大小和图形的物理大小）。

为了确定每个点的 x 值，我们从 cyl 的值开始，添加 gear 的躲避，最后将每个 gear 和 dispGrp 组合内的点按取决于的数量分布每个分组内的点数。

所有这些数据转换都在dplyr 链中完成，然后将生成的数据帧馈送到ggplot。数据转换和绘图的顺序可以概括为一个函数，但下面的代码只解决了问题中的特定情况。

library(dplyr)
library(ggplot2)

dodge = 0.3  # Controls the amount dodging
sep = 0.05   # Within each dodge group, controls the amount of point separation

mtcars %>% 
  # Round disp to nearest 10 to identify groups of points that need to be separated
  mutate(dispGrp = round(disp, -1)) %>%
  group_by(gear, cyl, dispGrp) %>% 
  arrange(disp) %>%
  # Within each cyl, dodge by gear, then, within each gear, separate points
  #  within each dispGrp
  mutate(cylDodge = cyl + dodge*(gear - mean(unique(mtcars$gear))) + 
           sep*seq(-(n()-1), n()-1, length.out=n())) %>%
  ggplot(aes(x=cylDodge, y=disp, fill=as.factor(gear))) + 
  geom_point(pch=21, size=2) +
  theme_bw() + 
  scale_x_continuous(breaks=sort(unique(mtcars$cyl)))

这是我的原始答案，使用position_jitterdodge按颜色进行闪避，然后在每个颜色组内抖动以分离重叠点：

set.seed(3521)
ggplot(mtcars, aes(x=factor(cyl), y=disp, fill=as.factor(gear))) + 
  geom_point(pch=21, size=1.5, position=position_jitterdodge(jitter.width=1.2, dodge.width=1)) +
  theme_bw()