На графике ggplot2 изменение имени легенды приводит к двойному отображению имен

Я пытаюсь построить график взаимодействий с доверительными интервалами Тьюки. Нанесите на график разницу в длине в зависимости от дозы и супп. Эти вещи уже работают в примере, который я показываю внизу вопроса.

Я хотел бы показать разные типы линий, разные формы и разные цвета, но только для того, чтобы различать 2 варианта поддержки (OJ или VC). Пунктирная линия OJ, синяя, со средним значением в виде круга, нормальная линия VC, красная, со средним значением в виде квадрата.

Мои две проблемы:

  1. если я устанавливаю формы и цвета, то при изменении имени легенды (scale_color_discrete(name = "SUPPrename")) я получаю две разные легенды.
  2. Я мог добавить разные формы в качестве средних и разные цвета линий, но не мог также изменить тип линии.

library("ggpubr")
require("dplyr")
data("ToothGrowth")

# Ahora  tukey con anova two ways 
# Store the data in the variable df
df <- ToothGrowth

# Show a random sample
set.seed(1234)
dplyr::sample_n(df, 10)

# Convert dose as a factor and recode the levels        # as "D0.5", "D1", "D2"
df$dose <- factor(df$dose,
                  levels = c(0.5, 1, 2),
                  labels = c("D0.5", "D1", "D2"))




# MF anova      # Two-way ANOVA with interaction effect     # These two calls are equivalent
#res.aov3 <- aov(len ~ supp * dose, data = df)
res.aov3 <- aov(len ~ supp + dose + supp:dose, data = df)
summary(res.aov3)

# Use TukeyHSD
tukeyHSD <- TukeyHSD(res.aov3, which = "dose")
plot(tukeyHSD)

# Allans response 
tukeyCI <- (tukeyHSD$dose[1, 1] - tukeyHSD$dose[1, 2]) / 2


print("Example of an error that happens when I set different point shapes and change the leyends name.")
ggplot(df, aes(x = dose, y = len, color = supp, group = supp)) + 
    stat_summary(fun.y = mean, fun.ymin = function(x) mean(x) - tukeyCI, fun.ymax = function(x) mean(x) + tukeyCI, geom = "errorbar", size = 1, color = 'gray50', width = 0.25) +
               scale_shape_manual(values = 21:26) + 
               stat_summary(fun.y = function(x) mean(x), geom = "line", aes(group = supp)) +
               stat_summary(fun.y = mean, geom = "point", size = 3, aes(shape = supp), col = "black", fill = 'white') + 
               theme_minimal(base_size = 16) +
               theme(panel.background = element_rect(fill = "white", colour = "black")) +
               scale_colour_discrete(name = "NewName ERROR")
  • версия R версия 3.5.2 (2018-12-20)
  • версия пакета («ggplot2») ‘3.1.0’
Стоит ли изучать PHP в 2023-2024 годах?
Стоит ли изучать PHP в 2023-2024 годах?
Привет всем, сегодня я хочу высказать свои соображения по поводу вопроса, который я уже много раз получал в своем сообществе: "Стоит ли изучать PHP в...
Поведение ключевого слова "this" в стрелочной функции в сравнении с нормальной функцией
Поведение ключевого слова "this" в стрелочной функции в сравнении с нормальной функцией
В JavaScript одним из самых запутанных понятий является поведение ключевого слова "this" в стрелочной и обычной функциях.
Приемы CSS-макетирования - floats и Flexbox
Приемы CSS-макетирования - floats и Flexbox
Здравствуйте, друзья-студенты! Готовы совершенствовать свои навыки веб-дизайна? Сегодня в нашем путешествии мы рассмотрим приемы CSS-верстки - в...
Тестирование функциональных ngrx-эффектов в Angular 16 с помощью Jest
В системе управления состояниями ngrx, совместимой с Angular 16, появились функциональные эффекты. Это здорово и делает код определенно легче для...
Концепция локализации и ее применение в приложениях React ⚡️
Концепция локализации и ее применение в приложениях React ⚡️
Локализация - это процесс адаптации приложения к различным языкам и культурным требованиям. Это позволяет пользователям получить опыт, соответствующий...
Пользовательский скаляр GraphQL
Пользовательский скаляр GraphQL
Листовые узлы системы типов GraphQL называются скалярами. Достигнув скалярного типа, невозможно спуститься дальше по иерархии типов. Скалярный тип...
0
0
51
1
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 1

Ответ принят как подходящий

Чтобы объединить ваши легенды, вы должны использовать одно и то же имя для обоих legends, что, ИМХО, лучше всего делать через labs. Не уверен, в чем проблема с типом линии, но вы добавляете его в stat_summary, добавляя линии, и, конечно, в этом случае также задаете имя для легенды linetype.

ggplot(df, aes(x = dose, y = len, color = supp, group = supp)) + 
  stat_summary(fun.y = mean, fun.ymin = function(x) mean(x) - tukeyCI, fun.ymax = function(x) mean(x) + tukeyCI, geom = "errorbar", size = 1, color = 'gray50', width = 0.25) +
  scale_shape_manual(values = 21:26) + 
  stat_summary(fun.y = function(x) mean(x), geom = "line", aes(group = supp, linetype = supp)) +
  stat_summary(fun.y = mean, geom = "point", size = 3, aes(shape = supp), col = "black", fill = 'white') + 
  theme_minimal(base_size = 16) +
  theme(panel.background = element_rect(fill = "white", colour = "black")) +
  labs(color = "NewName ERROR", shape = "NewName ERROR", linetype = "NewName ERROR")

Другие вопросы по теме