ggplot 범례에서 선 색상 및 선 유형 제어

ggplot 범례에서 선 색상 및 선 유형 제어

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배경

독일에는 16 개의 연방 주가 있으며 그중 10 개는 서독에 속하고 6 개는 동독에 속합니다. 예를 들어 특정 암의 사망률과 같은 일부 측면에서 이전 서부 주 10 개 주와 동부 동부 주 6 개 주간에 지속적인 차이가 있습니다. 각 그룹 내의 주 간에도 차이가 있습니다.

주 간의 차이를 보여주기 위해 각 주에서 연도 별 연령 표준화 유방암 사망률과 같은 데이터를 플로팅하는 것이 어느 정도 의미가 있습니다. 16 줄이있는 플롯이 항상 좋은 선택은 아니므로 이에 대해 논의하고 싶지 않습니다. 때때로 그렇게되어야한다고 말하는 힘.

문제

플롯에서 16 개의 선을 구분하는 것은 어려울 수 있습니다. 이렇게하려면 일반적으로 RColorBrewer패키지 의 색상 조합 (처음 10 Set3개 색상과 해당 팔레트의 처음 6 개 색상, 이전 서부 10 개 및 이전 동부 6 개 주에 해당) 및 선 유형 (1 개의 선 유형)을 사용합니다. 동쪽, 서쪽에 하나씩). lattice패키지를 사용하면 1998 년부터 2010 년까지의 주별 연령 표준화 유방암 사망률 플롯은 다음과 같습니다.

질문

를 사용하여 비슷한 플롯을 ggplot만들고 싶지만 범례에서 색상과 선 유형을 결합하는 방법을 찾지 못했습니다. 지금까지 여기까지 왔습니다.

ggplot범례 에서 색상과 선 유형을 결합 할 수 있다면 어떻게해야합니까?

다음은 데이터 프레임과 플롯을 만드는 코드입니다.

mort3 <- structure(list(State = structure(c(8L, 9L, 11L, 12L, 4L, 2L, 
6L, 13L, 3L, 5L, 7L, 10L, 14L, 15L, 1L, 16L, 8L, 9L, 11L, 12L, 
4L, 2L, 6L, 13L, 3L, 5L, 7L, 10L, 14L, 15L, 1L, 16L, 8L, 9L, 
11L, 12L, 4L, 2L, 6L, 13L, 3L, 5L, 7L, 10L, 14L, 15L, 1L, 16L, 
8L, 9L, 11L, 12L, 4L, 2L, 6L, 13L, 3L, 5L, 7L, 10L, 14L, 15L, 
1L, 16L, 8L, 9L, 11L, 12L, 4L, 2L, 6L, 13L, 3L, 5L, 7L, 10L, 
14L, 15L, 1L, 16L, 8L, 9L, 11L, 12L, 4L, 2L, 6L, 13L, 3L, 5L, 
7L, 10L, 14L, 15L, 1L, 16L, 8L, 9L, 11L, 12L, 4L, 2L, 6L, 13L, 
3L, 5L, 7L, 10L, 14L, 15L, 1L, 16L, 8L, 9L, 11L, 12L, 4L, 2L, 
6L, 13L, 3L, 5L, 7L, 10L, 14L, 15L, 1L, 16L, 8L, 9L, 11L, 12L, 
4L, 2L, 6L, 13L, 3L, 5L, 7L, 10L, 14L, 15L, 1L, 16L, 8L, 9L, 
11L, 12L, 4L, 2L, 6L, 13L, 3L, 5L, 7L, 10L, 14L, 15L, 1L, 16L, 
8L, 9L, 11L, 12L, 4L, 2L, 6L, 13L, 3L, 5L, 7L, 10L, 14L, 15L, 
1L, 16L, 8L, 9L, 11L, 12L, 4L, 2L, 6L, 13L, 3L, 5L, 7L, 10L, 
14L, 15L, 1L, 16L, 8L, 9L, 11L, 12L, 4L, 2L, 6L, 13L, 3L, 5L, 
7L, 10L, 14L, 15L, 1L, 16L), class = "factor", .Label = c("SH", 
"HH", "NI", "HB", "NW", "HE", "RP", "BW", "BY", "SL", "BE", "BB", 
"MV", "SN", "ST", "TH")), BCmort = c(16.5, 16.6, 15, 14.4, 13.5, 
17.1, 15.8, 16.3, 18.3, 16.8, 17, 18.1, 13.1, 15.1, 18.8, 13.1, 
16.4, 16.1, 15.8, 12.8, 16.3, 19.2, 16.8, 13, 17.9, 17, 19.4, 
19.4, 13.1, 13.8, 18.1, 13.8, 15.9, 17.3, 17.5, 13.7, 17.4, 17.5, 
16.7, 15.5, 18.1, 18, 20.1, 19.1, 11.8, 14.6, 18.2, 13.4, 16.8, 
17.5, 15.6, 14.1, 13.9, 18.2, 17.1, 15.2, 18.1, 16.6, 19.3, 18.6, 
13.1, 14.6, 19.6, 12.4, 16.6, 17.8, 17.5, 14.3, 20.5, 19.2, 19, 
12.6, 19.5, 17.8, 19.2, 21, 14.4, 13.4, 19.8, 14, 17.5, 18.9, 
16.4, 14.7, 17.7, 20.1, 18.5, 14.5, 19.1, 19.2, 20.1, 19.7, 14.2, 
16.2, 17.9, 12.6, 18, 18.7, 17.7, 16.5, 16.6, 20.3, 18.1, 15.2, 
19, 20, 19.8, 21.3, 13.8, 14.8, 20.4, 14.8, 18.2, 18.7, 16.9, 
16.2, 20.2, 20.4, 18.5, 14, 20.2, 18.7, 20.3, 17.7, 14.4, 14.5, 
21.7, 13.7, 18.3, 19.7, 17.8, 16.5, 20.2, 21.7, 18.8, 16.7, 20.4, 
20, 19.6, 22.9, 15.2, 14.9, 21.7, 14.6, 18.3, 19.7, 17, 16.7, 
22.9, 16.2, 19.6, 15.9, 20.3, 19.9, 18.9, 21.8, 14.9, 18, 21.4, 
16.1, 19.6, 19.2, 19.1, 16.7, 20, 18.2, 20.5, 15.5, 20.5, 21.1, 
21.3, 23.8, 15.8, 15.3, 21.3, 15.7, 19.6, 20.3, 19.2, 17.4, 18.1, 
23.1, 20.6, 16.2, 21.5, 20.3, 21.4, 20.8, 16.1, 15.8, 22.1, 14.5, 
20, 20.2, 19, 18.7, 23.1, 21.8, 19.4, 17.4, 20.9, 20.5, 20.4, 
23.2, 16.3, 17.6, 23.1, 16.5), year = c(2010, 2010, 2010, 2010, 
2010, 2010, 2010, 2010, 2010, 2010, 2010, 2010, 2010, 2010, 2010, 
2010, 2009, 2009, 2009, 2009, 2009, 2009, 2009, 2009, 2009, 2009, 
2009, 2009, 2009, 2009, 2009, 2009, 2008, 2008, 2008, 2008, 2008, 
2008, 2008, 2008, 2008, 2008, 2008, 2008, 2008, 2008, 2008, 2008, 
2007, 2007, 2007, 2007, 2007, 2007, 2007, 2007, 2007, 2007, 2007, 
2007, 2007, 2007, 2007, 2007, 2006, 2006, 2006, 2006, 2006, 2006, 
2006, 2006, 2006, 2006, 2006, 2006, 2006, 2006, 2006, 2006, 2005, 
2005, 2005, 2005, 2005, 2005, 2005, 2005, 2005, 2005, 2005, 2005, 
2005, 2005, 2005, 2005, 2004, 2004, 2004, 2004, 2004, 2004, 2004, 
2004, 2004, 2004, 2004, 2004, 2004, 2004, 2004, 2004, 2003, 2003, 
2003, 2003, 2003, 2003, 2003, 2003, 2003, 2003, 2003, 2003, 2003, 
2003, 2003, 2003, 2002, 2002, 2002, 2002, 2002, 2002, 2002, 2002, 
2002, 2002, 2002, 2002, 2002, 2002, 2002, 2002, 2001, 2001, 2001, 
2001, 2001, 2001, 2001, 2001, 2001, 2001, 2001, 2001, 2001, 2001, 
2001, 2001, 2000, 2000, 2000, 2000, 2000, 2000, 2000, 2000, 2000, 
2000, 2000, 2000, 2000, 2000, 2000, 2000, 1999, 1999, 1999, 1999, 
1999, 1999, 1999, 1999, 1999, 1999, 1999, 1999, 1999, 1999, 1999, 
1999, 1998, 1998, 1998, 1998, 1998, 1998, 1998, 1998, 1998, 1998, 
1998, 1998, 1998, 1998, 1998, 1998), eastWest = structure(c(1L, 
1L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 2L, 1L, 
1L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 2L, 1L, 
1L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 2L, 1L, 
1L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 2L, 1L, 
1L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 2L, 1L, 
1L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 2L, 1L, 
1L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 2L, 1L, 
1L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 2L, 1L, 
1L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 2L, 1L, 
1L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 2L, 1L, 
1L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 2L, 1L, 
1L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 2L, 1L, 
1L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 2L), .Label = c("west", 
"east"), class = "factor")), .Names = c("State", "BCmort", "year", 
"eastWest"), class = "data.frame", row.names = c(NA, -208L))

colVec<-c(brewer.pal(10,"Set3"),brewer.pal(6,"Set3"))
ltyVec<-rep(c("solid","dashed"),c(10,6))

ggplot(mort3, aes(x = year, y = BCmort, col = State, lty = eastWest)) +
  geom_line(lwd = 1) +
  scale_linetype_manual(values = c(west = "solid", east = "dashed")) +
  scale_color_manual(values = c(brewer.pal(10, "Set3"), brewer.pal(6, "Set3"))) +
  opts(title = "BC mortality")

xyplot(BCmort ~ year, data = mort3, groups = State, lty = ltyVec,
  type = "l", col = colVec, lwd = 2,
  key = list(lines = list(lty = ltyVec, col = colVec, lwd = 2),
  text = list(levels(mort3$State)), columns = 1,
  space = "right", title = "State"), grid = TRUE, main = "BC mortality")

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트릭은 colour및 linetype에 모두 매핑 State한 다음 scale_linetype_manual16 개 수준 으로 정의 하는 것입니다.

ggplot(mort3, aes(x = year, y = BCmort, col = State, linetype = State)) +
  geom_line(lwd = 1) +
  scale_linetype_manual(values = c(rep("solid", 10), rep("dashed", 6))) +
  scale_color_manual(values = c(brewer.pal(10, "Set3"), brewer.pal(6, "Set3"))) +
  opts(title = "BC mortality") +
  theme_bw()

참조 URL : https://stackoverflow.com/questions/11344561/controlling-line-color-and-line-type-in-ggplot-legend