在现有地块上绘制附加点的有效方法

Question

在我的例子中，有 100 个唯一的（X、Y）点，每个点都有一个 ID，并且属于一个 Type。在这 100 个点中，20 个点具有其他三种类型的值（CT、D、OP）。

数据生成过程如下：

df <- data.frame(X=rnorm(100,0,1), Y=rnorm(100,0,1), 
                 ID=paste(rep("ID", 100), 1:100, sep="_"),
                 Type=rep("ID",100),
                 Val=c(rep(c('Type1','Type2'),30),
                       rep(c('Type3','Type4'),20)))

随机选择的 20 个点 (sample(1:100,20)) 将具有为这些点添加额外信息的值。这个额外的Type 中的所有这 20 个点将在Type=="ID" 中包含信息。

dat1 <- data.frame(Type=rep('CT',20),
                   Val=paste(rep("CT", 20), 
                             sample(1:6,20,replace=T), sep="_"))
dat1 <- cbind(df[sample(1:100,20),1:3],dat1)

dat2 <- data.frame(Type=rep('D',20),
                   Val=paste(rep("D", 20), 
                             sample(1:6,20,replace=T), sep="_"))
dat2 <- cbind(df[sample(1:100,20),1:3],dat2)

dat3 <- data.frame(Type=rep('OP',20),
                   Val=paste(rep("OP", 20), 
                             sample(1:6,20,replace=T), sep="_"))
dat3 <- cbind(df[sample(1:100,20),1:3],dat3)

df <- rbind(df, dat1, dat2, dat3)

现在，为Type=="D" 绘制具有D_1、D_4 值的点。

df %>% filter(Val %in% c('D_1','D_4')) %>% 
  ggplot(aes(X,Y,col=Val)) + geom_point() + geom_text(aes(label=ID))

注意：我添加了 ID geom_text(aes(label=ID)) 仅用于说明目的。

为此，现有的情节，我必须添加剩余的 92 个点，这些点没有超过两个值或根本没有值。我尝试在 Hadley here 提到的现有方法中添加额外的点：

p <- df %>% filter(Val %in% c('D_1','D_4')) %>% ggplot(aes(X,Y,col=Val)) + geom_point() 

p + geom_point(data=df[(!df$ID %in% df$ID[df$Val %in% c('D_1','D_4')]) & df$Type=="ID",],
               colour="grey")

问题：

1. 如何在单个命令中或以优雅的方式绘制选定点和附加点？

2. 是否有任何可能的dplyr 方法可以在上述命令中使用？

更新：df$Type=="ID" 非常重要，因为它只允许绘制剩余点一次。否则，其中一些点的值在CT 或D 或OP 中会导致重复绘图。

df %>% count(X,Y) %>% arrange(desc(n))
# # A tibble: 100 x 3
#             X          Y     n
#         <dbl>      <dbl> <int>
# 1 -0.86266147  2.0368626     4
# 2 -0.61770678  0.4428537     4
# 3  1.32441957 -0.9388095     4
# 4 -1.65650319 -0.1551399     3
# 5 -0.99946809  1.1791395     3
# 6 -0.52881072  0.1742483     3
# 7 -0.25892382  0.1380577     3
# 8 -0.19239410  0.5269329     3
# 9 -0.09709764 -0.4855484     3
# 10 -0.05977874  0.1771422     3
# # ... with 90 more rows

看起来，具有相同 X、Y 值的前三个点的值分别为 Type ID、CT、D、OP。但是这些点只需要绘制一次。

Answer 1

更新答案

解决第一条评论：由于数据中有多行具有相同的XY 坐标，因此多次绘制了一些点。您可以使用下面的代码删除重复点。我们首先根据Val 的顺序对点进行排序，这样重复项将来自Other 点，而不是来自D_1 或D_4 点（尽管如果您的真实数据包含D_1 和D_4 点具有相同的X 和Y 坐标，只会绘制D_1 点。

ggplot(df %>% 
         mutate(Val=fct_other(Val,keep=c("D_1","D_4"))) %>% 
         arrange(Val) %>% 
         filter(!duplicated(.[,c("X","Y")])), 
       aes(X,Y,col=Val, size=Val)) + 
  geom_point() +
  scale_colour_manual(values=c(D_1=hcl(15,100,65),D_4=hcl(195,100,65),Other="grey70")) +
  scale_size_manual(values=c(D_1=3, D_4=3, Other=1)) +
  theme_bw() 

如果您想绘制所有D_1 和D_4 点，即使它们具有相同的X 和Y 坐标，您也可以这样做：

df %>% 
   mutate(Val=fct_other(Val,keep=c("D_1","D_4"))) %>% 
   arrange(X, Y, Val) %>% 
   filter((c(1,diff(X)) != 0 & c(1, diff(Y)) !=0) | Val != 'Other')

然后您可以使用不同的点标记大小来确保重叠绘制的D_1 和D_4 点都可见。

原答案

像这样折叠Val 的所有其他级别怎么样：

library(tidyverse)
library(forcats)

ggplot(df %>% mutate(Val=fct_other(Val,keep=c("D_1","D_4"))), aes(X,Y,col=Val)) + 
  geom_point() +
  scale_colour_manual(values=c(D_1=hcl(15,100,65),D_4=hcl(195,100,65),Other="grey70")) +
  theme_bw()

您还可以使用大小使所需的点更加突出。对于这个特定的数据集，这种方法还确保我们可以看到隐藏在上图中灰点后面的几个 D_1 和 D_4 点。

ggplot(df %>% mutate(Val=fct_other(Val,keep=c("D_1","D_4"))), aes(X,Y,col=Val, size=Val)) + 
  geom_point() +
  scale_colour_manual(values=c(D_1=hcl(15,100,65),D_4=hcl(195,100,65),Other="grey70")) +
  scale_size_manual(values=c(D_1=3, D_4=3, Other=1)) +
  theme_bw()

Answer 2

在 eipi10 的帖子上建立一点

library(tidyverse)
library(forcats)
theme_set(theme_bw(base_size=12)+ 
        theme(panel.grid.major = element_blank(),
              panel.grid.minor = element_blank()))

df <- data_frame(X=rnorm(100,0,1), Y=rnorm(100,0,1), 
             ID=paste(rep("ID", 100), 1:100, sep="_"),
             Type=rep("ID",100),
             Val=c(rep(c('Type1','Type2'),30),
                   rep(c('Type3','Type4'),20)))

f.df <- function(x, type){
          type = deparse(substitute(type))
          df[sample(1:100,20), 1:3] %>% 
          mutate(Type=rep(type, 20),
                 Val=paste(rep(type, 20),
                     sample(1:6,20, replace=T), sep="_"))
}

dat1 <- f.df(df, CT)
dat2 <- f.df(df, D)
dat3 <- f.df(df, OP)

df2 <- bind_rows(df, dat1, dat2, dat3)

df2 %>% 
   mutate(Group = fct_other(Val,keep=c("D_1","D_4"))) %>% 
   ggplot(aes(X,Y,color=Group)) + geom_point() +
   scale_colour_manual(values=c(D_1=hcl(15,100,65),D_4=hcl(195,100,65), 
                       Other="grey70"))