ggplot2;当颜色由变量编码时的单一回归线？

Question

我正在尝试使用一条回归线在 ggplot2 中创建一个散点图，即使颜色取决于 'Survey Type' 变量。理想情况下，我还想指定哪种调查类型是哪种颜色（社区 = 红色，地方 = 绿色，国家 = 蓝色）。

这是我运行的代码，它目前为我提供了 3 条独立的回归线，一条用于每种调查类型。

ggplot(data=data.male,aes(x=mid_year, y=mean_tc, colour =condition)) +
geom_point(shape=1) + 
geom_smooth(method=lm, data=data.male, na.rm = TRUE, fullrange= TRUE)

条件是：

condition <- (data.male$survey_type)

即使我将颜色美学移至 geom_point 函数，它也不起作用，因为它会给我一个错误，提示 community is not a valid color name?

我的实际数据文件很大，所以我在这里只给出一个小例子：

data.male 数据集：

mid_year mean_tc survey_type
2000     4       Community
2001     5       National
2002     5.1     Subnational
2003     4.3     National
2004     4.5     Community
2005     5.2     Subnational
2006     4.4     National

Answer 1

data.male <- read.table(header=TRUE,text="
 mid_year mean_tc survey_type
 2000     4       Community
 2001     5       National
 2002     5.1     Subnational
 2003     4.3     National
 2004     4.5     Community
 2005     5.2     Subnational
 2006     4.4     National")

使用 geom_smooth() 规范中的 aes(group=1) 忽略因将颜色映射分配给调查类型而引起的调查类型分组。（或者，您可以将颜色映射放入 geom_point() 而不是整个 ggplot() 规范。）
如果你想指定颜色，你需要将它作为数据框中变量的名称（即 survey_type）；如果您想将图例中的名称更改为 condition，您可以在色标规范中执行此操作（示例如下）。

library(ggplot2); theme_set(theme_bw())
ggplot(data=data.male,aes(x=mid_year, y=mean_tc, colour=survey_type)) +
   geom_point(shape=1) +
   ## use aes(group=1) for single regression line across groups;
   ##   don't need to re-specify data argument
   ##  set colour to black (from default blue) to avoid confusion
   ##  with national (blue) points
   geom_smooth(method=lm, na.rm = TRUE, fullrange= TRUE,
               aes(group=1),colour="black")+
   scale_colour_manual(name="condition",
       values=c("red","blue","green"))
       ## in factor level order; probably better to
       ## specify 'breaks' explicitly ...

出于对色盲人士的礼貌，我建议不要使用主要 red/green/blue 作为您的颜色规范（尝试 scale_colour_brewer(palette="Dark1")）。

ggplot2;当颜色由变量编码时的单一回归线？

ggplot2; single regression line when colour is coded for by a variable?

r

linear-regression

ggplot2