在点图中添加线交叉因子（ggplot）

Question

我正在尝试复制批次/病例/治疗的点图，其中线条与 ggplot 中的因素交叉。这类似于 Douglas Bates 的线性模型课程中的这个图，它在 y 轴上显示 6 个组，在 x 轴上显示连续响应，每个组的平均值由一条线连接：

以与 lme4 包捆绑的 sleepstudy 数据集为例，我有：

library(ggplot2)
p <- ggplot(sleepstudy, aes(x=Reaction, y=reorder(Subject, Reaction)))
p <- p + geom_point()
print(p)

这给出了基本的点图，y 轴上的主题按反应时间增加的顺序排列。

然后我创建一个数据框，其中包含每个主题的平均反应时间：

mean_rxn <- function(df) mean(df$Reaction, na.rm=T)
sleepsummary <- ddply(sleepstudy, .(Subject), mean_rxn)

我能够在每个主题的平均值上绘制点：

p.points <- p + geom_point(data=sleepsummary, aes(x=V1, y=reorder(Subject, V1), size=10))
print(p.points)

但我无法跨越这些因素。也就是说，从 geom_point 更改为 geom_line 什么都不显示

# does nothing
p.line <- p + geom_line(data=sleepsummary, aes(x=V1, y=reorder(Subject, V1)))
print(p.line)

有人有什么想法吗？最终，我的目标是以这种方式在原始数据之上绘制一些模型结果，因此在原始数据帧的绘图中“即时”计算手段的方法不太有用，因为我需要从中获取数据点更复杂的模型拟合。

感谢您的帮助！

瑞恩

Answer 1

已编辑

我的第一个建议是在绘图之前将值转换为数字。

p.line <- p + 
  geom_line(data=sleepsummary, aes(x=V1, y=as.numeric(reorder(Subject, V1))))

但 Hadley 指出，最好在解决方案中使用 group=1，而不是 as.numeric()：

p.line <- p + 
  geom_line(data=sleepsummary, aes(x=V1, y=reorder(Subject, V1), group=1))
print(p.line)

Answer 2

你也可以像这样使用 stat_summary：

require(lme4)
require(ggplot2)

data(sleepstudy)

ggplot(sleepstudy, aes(x = reorder(Subject, Reaction), y = Reaction)) + 
geom_point() + 
stat_summary(fun.y = mean, geom = "line", aes(group = 1)) + 
labs(x = "Subject", y = "Reaction") +
coord_flip()