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次の形式のデータフレーム（df）があります

  Date          Cs.137 In.111 I.123  I.131     X99m.Tc min    max
1 2013-01-03    8.2    6.49   6.97   10.5      15      8.294  7.87930
2 2013-01-04    8.1    6.47   6.94   10.5      15      8.293  7.87835
3 2013-01-07    8.1    6.48   6.96   10.5      15      8.292  7.87740
4 2013-01-08    8.1    6.43   6.91   10.5      15      8.291  7.87645
5 2013-01-09    8.1    6.49   6.92   10.5      15      8.291  7.87645
6 2013-01-10    8.1    6.51   6.95   10.5      15      8.290  7.87550

散布図として、さまざまな同位体の測定された活動をいくつかの日付でプロットしたいと思います。これを行うために、データの形状を変更します

plot_Data <- melt(df[,c(1,2:6)], id="Date", value.name="Activity", variable.name="Isotope")

  Date        Isotope     Activity
1 2013-01-03  Cs.137      8.2
2 2013-01-04  Cs.137      8.1
3 2013-01-07  Cs.137      8.1
4 2013-01-08  Cs.137      8.1
5 2013-01-09  Cs.137      8.1
6 2013-01-10  Cs.137      8.1

melt次に、からを使用してこれをプロットしますreshape2

p <- ggplot(plot_Data, aes(x=Date, y=Activity, col=Isotope)) + geom_point()+ theme_bw() ここに画像の説明を入力してください

ただし、geom_ribbonを表示して、Cs-137アクティビティの許容範囲（元のデータフレームの最小値と最大値で指定）を強調表示したいと思います。こんなリボンは自分で作れます

m <- ggplot(df) + geom_ribbon(data=df, aes(x=Date,ymin=min, ymax = max), alpha = 0.2, fill='blue')

ただし、これは元のフレームpre_meltedデータフレームを使用しています。

試してみるp + geom_ribbon(data=df, aes(x=Date,ymin=min, ymax = max), alpha = 0.2, fill='blue')と、エラーメッセージが表示されますError in eval(expr, envir, enclos) : object 'Activity' not found

元の画像にリボンをオーバーレイするにはどうすればよいですか？

これが、残りのデータを再構築できる元のdata_frameです。 structure(list(Date = structure(c(15708, 15709, 15712, 15713, 15714, 15715, 15716, 15719, 15720, 15721, 15722, 15723, 15726, 15727, 15729, 15730, 15733, 15734, 15735, 15736, 15740, 15741, 15743, 15747, 15748, 15749, 15750, 15751, 15754, 15755, 15756, 15757, 15758, 15761, 15762, 15764, 15765, 15768, 15769, 15770, 15771, 15772), class = "Date"), Cs.137 = c(8.2, 8.1, 8.1, 8.1, 8.1, 8.1, 8.1, 8.1, 8.1, 8.1, 8.1, 8.1, 8.1, 8.1, 8.1, 8.1, 8.1, 8.1, 8.1, 8.1, 8.1, 8.2, 8.1, 8.1, 8.1, 8.1, 8.1, 8.1, 8.1, 8, 8.2, 8.1, 8.1, 8.1, 8.1, 8.1, 8.1, 8.1, 8.1, 8.1, 8.1, 8.1), In.111 = c(6.49, 6.47, 6.48, 6.43, 6.49, 6.51, 6.5, 6.47, 6.48, 6.4, 6.48, 6.48, 6.48, 6.49, 6.49, 6.47, 6.48, 6.48, 6.5, 6.47, 6.49, 6.55, 6.46, 6.49, 6.48, 6.48, 6.46, 6.48, 6.49, 6.44, 6.49, 6.46, 6.45, 6.46, 6.46, 6.43, 6.49, 6.47, 6.45, 6.43, 6.44, 6.44), I.123 = c(6.97, 6.94, 6.96, 6.91, 6.92, 6.95, 6.93, 6.92, 6.93, 7, 6.97, 6.96, 6.96, 6.94, 6.98, 6.97, 6.95, 6.95, 6.94, 6.96, 6.97, 7.01, 6.92, 7, 6.98, 6.97, 6.91, 6.99, 6.95, 6.88, 6.96, 6.91, 6.91, 6.93, 6.94, 6.94, 6.97, 6.93, 6.93, 6.93, 6.96, 6.94), I.131 = c(10.5, 10.5, 10.5, 10.5, 10.5, 10.5, 10.5, 10.5, 10.5, 10.8, 10.5, 10.6, 10.5, 10.5, 10.5, 10.5, 10.5, 10.5, 10.5, 10.5, 10.5, 10.6, 10.5, 10.5, 10.5, 10.5, 10.5, 10.5, 10.5, 10.5, 10.5, 10.5, 10.5, 10.5, 10.5, 10.5, 10.5, 10.5, 10.4, 10.5, 10.4, 10.5), X99m.Tc = c(15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15.1, 15, 15, 15.1, 15, 15, 15, 15, 15.1, 15, 15.1, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 15, 14.9, 15, 15, 15, 15, 15, 15), Exp_Act = c(8.294, 8.293, 8.292, 8.291, 8.291, 8.29, 8.29, 8.288, 8.288, 8.287, 8.287, 8.286, 8.285, 8.284, 8.283, 8.283, 8.281, 8.28, 8.28, 8.279, 8.277, 8.277, 8.276, 8.274, 8.273, 8.273, 8.272, 8.272, 8.27, 8.27, 8.269, 8.269, 8.268, 8.266, 8.266, 8.265, 8.264, 8.263, 8.262, 8.262, 8.261, 8.261), Exp_Act_0.95 = c(7.8793, 7.87835, 7.8774, 7.87645, 7.87645, 7.8755, 7.8755, 7.8736, 7.8736, 7.87265, 7.87265, 7.8717, 7.87075, 7.8698, 7.86885, 7.86885, 7.86695, 7.866, 7.866, 7.86505, 7.86315, 7.86315, 7.8622, 7.8603, 7.85935, 7.85935, 7.8584, 7.8584, 7.8565, 7.8565, 7.85555, 7.85555, 7.8546, 7.8527, 7.8527, 7.85175, 7.8508, 7.84985, 7.8489, 7.8489, 7.84795, 7.84795), Exp_Act_1.05 = c(8.7087, 8.70765, 8.7066, 8.70555, 8.70555, 8.7045, 8.7045, 8.7024, 8.7024, 8.70135, 8.70135, 8.7003, 8.69925, 8.6982, 8.69715, 8.69715, 8.69505, 8.694, 8.694, 8.69295, 8.69085, 8.69085, 8.6898, 8.6877, 8.68665, 8.68665, 8.6856, 8.6856, 8.6835, 8.6835, 8.68245, 8.68245, 8.6814, 8.6793, 8.6793, 8.67825, 8.6772, 8.67615, 8.6751, 8.6751, 8.67405, 8.67405)), row.names = c(NA, -42L), .Names = c("Date", "Cs.137", "In.111", "I.123", "I.131", "X99m.Tc", "Exp_Act", "Exp_Act_0.95", "Exp_Act_1.05"), class = "data.frame")

ありがとう

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4

まず、投稿したデータにはとという列がありませんminがmax、関連する列を見つけて名前を変更しました。次に、このような集計を使用して、リボンの2番目のdfを作成できます...

mydf <- aggregate( cbind(min , max) ~ Date, data = df , FUN = mean )

次に、これを使用して、次のようにデータをプロットできます。

p <- ggplot( NULL )+
  geom_point( data = plot_Data , aes( x = Date , y = value , col = variable ) )+
  geom_ribbon( data = mydf , aes( x = Date , ymin = min , ymax = max ), alpha = 0.2 , fill='blue' )+
  theme_bw()

print(p)

ここに画像の説明を入力してください

これはあなたが期待していたことですか？

于 2013-03-22T14:16:12.917 に答える
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問題は、（これら2つの美学のマップを解除した後）ggplot列名とで混乱しているminことmaxです。それらはたまたま関数でもあります。ymin名前をとに変更するだけymaxです。

ggplotが完全なデータの列名で混乱している理由は完全にはわかりませんが、省略されたデータをコピーして貼り付けただけではわかりません（ただし、後者の場合、結果のプロットは無意味でした）。しかし、時折奇妙な引数解析の問題は、ggplot2-landで一緒に暮らさなければならないようなものです。

于 2013-03-22T14:35:02.400 に答える