在ggplot中为垂直线添加第二个图例[关闭]答案

【问题标题】：在ggplot中为垂直线添加第二个图例[关闭]
【发布时间】：2022-01-16 21:03:37
【问题描述】：

我正在尝试为已添加到代表 2 个事件中的 1 个事件的 ggplot2 线图上添加的 6 条垂直线添加第二个图例，而不是使用 annotate 函数标记这些线。我已经尝试过这段代码，但我没有太多看：

p<- data %>% 
  ggplot(aes(variable, value)) +
  geom_line(aes(color = size, group = size)) + 
  geom_vline(xintercept = c(1,9,11), linetype="dashed") +
  geom_vline(xintercept = c(5,14,17), linetype="dotted") +
  scale_linetype_manual(name = 'Events',
                        values = c('Closures' = 3,
                                   'Opening' = 3))

【问题讨论】：

您能否使您的示例可重现并过滤掉与问题无关的代码？（例如主题设置或更高级的标签）
你可以输入（数据）
这个功能我没用过，抱歉

标签： r ggplot2 legend

【解决方案1】：

执行此操作的一个好方法是使用mapping= 在同一情节中为您创建第二个图例。关键是对垂直线与其他线和点使用不同的美感。

首先，示例数据和绘图：

library(ggplot2)
library(dplyr)
library(tidyr)

set.seed(8675309)
df <- data.frame(x=rep(1:25, 4), y=rnorm(100, 10, 2), lineColor=rep(paste0("col",1:4), 25))

base_plot <-
df %>%
  ggplot(aes(x=x, y=y)) +
  geom_line(aes(color=lineColor)) +
  scale_color_brewer(palette="Greens")
base_plot

现在像 OP 在他们的问题中所做的那样添加垂直线：

base_plot +
  geom_vline(xintercept = c(1,9,11), linetype="dotted", 
            color = "red", size=1) +
  geom_vline(xintercept = c(5,14,17), linetype="dotted", 
             color = "blue", size=1)

要添加图例，我们需要在mapping= 中添加另一种美学。当您使用aes() 时，ggplot2 期望映射包含与data= 中指定的数据集相同数量的观察值。在这种情况下，df 有 100 个观察值，但我们只需要 6 行。解决这个问题的最简单方法是创建一个单独的小数据集，用于垂直线。这个数据框只需要包含两列：一列用于xintercept，另一列可以映射到linetype：

verticals <- data.frame(
  intercepts=c(1,9,11,5,14,17),
  Events=rep(c("Closure", "Opening"), each=3)
)

然后您可以在代码中使用它，并将一个 geom_vline() 调用添加到我们的基础图中：

second_plot <- base_plot +
  geom_vline(
    data=verticals,
    mapping=aes(xintercept=intercepts, linetype=Events),
    size=0.8, color='blue',
    key_glyph="path"   # this makes the legend key horizontal lines, not vertical
  )
second_plot

虽然此答案不使用颜色来区分垂直线，但它最符合 ggplot2 所基于的图形语法原则。颜色已经用于指示数据中的差异，因此您可能希望使用不同的美学来分离垂直线。我使用了其中一些 GG 原则来整理这个答案 - 抱歉，调色板虽然很垃圾，但哈哈。在这种情况下，我对数据行使用了顺序色标，并使用不同的颜色来分隔垂直线。我显示的垂直线大小与 df 中的线不同，以便更多区分并使用线型作为垂直线之间的区别美学。

您可以使用这个一般概念，并将您认为最适合您自己的数据的美学应用到您自己的数据中。

【讨论】：

完美运行，谢谢！

【解决方案2】：

geom_label 呢？

library(tidyverse)

data <- tribble(
  ~x, ~label,
  1, "first",
  1.5, "second",
  5, "third"
)

data %>%
  ggplot(aes(x = x, y = 1)) +
  geom_vline(aes(xintercept = x)) +
  geom_label(aes(label = label))

^{由reprex package (v2.0.1) 于 2021 年 12 月 13 日创建}

【讨论】：