Как изменить и / или разделить компоненты в легенде фигуры в r?

Question

Я создал рисунок ниже в R, чтобы визуализировать мои необработанные данные и прогнозы из модели, которую я запустил. Предсказания даются в виде линий, а необработанные данные - в виде кружков. Данные за 2018 г. в настоящее время отображаются в виде открытых кружков или solid линий, в то время как данные за 2019 г. отображаются в виде замкнутых кругов и пунктирных линий. Данные морской пехоты sh - это что-то черное, а данные пресной воды sh - что-то серое В нынешнем виде легенда легка для понимания. Я хотел бы сделать 2 вещи.

1. Вместо того, чтобы обозначать направление в легенде в виде точек и линий, я хотел бы просто прямоугольник, показывающий соответствующие цвета.

2. Я бы хотел отделить символику Года. Я хотел бы, чтобы он был отформатирован следующим образом:

solid строка (пробел) 2018 (пробел) solid круг

пунктир (пробел) 2019 (пробел) открытый круг

Вот мои данные:

structure(list(Year = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 1L, 
2L, 1L, 2L, 1L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 1L, 2L, 1L
), .Label = c("2018", "2019"), class = "factor"), Yday = c(176L, 
178L, 178L, 182L, 178L, 180L, 177L, 180L, 174L, 180L, 177L, 181L, 
175L, 178L, 177L, 177L, 178L, 178L, 192L, 204L, 166L, 168L, 168L, 
174L, 173L, 169L, 165L, 168L, 196L, 208L, 171L, 177L, 163L, 175L, 
168L, 177L, 230L, 177L, 174L, 166L, 179L, 169L, 177L, 167L, 167L, 
173L, 177L, 177L, 170L, 177L, 167L, 173L, 176L, 169L, 172L), 
    TL = c(63, 62.5, 63.5, 62, 62, 41, 58, 59, 74, 52.2, 45.7, 
    41, 59, 53.3, 56.5, 57, 42, 42.6, 76, 84, 73.8, 73.6, 73, 
    66, 69.4, 68, 68.6, 65.6, 80.8, 84.8, 68, 58, 58, 56, 56, 
    62.5, 62.5, 69, 64, 64, 67, 67, 64, 64, 60, 60, 64, 60, 65.8, 
    62, 62, 61, 55.2, 55.2, 67), Direction = structure(c(2L, 
    2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
    2L, 2L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 2L, 
    2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
    2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L), .Label = c("Marine", 
    "River"), class = "factor")), class = "data.frame", row.names = c(1L, 
2L, 3L, 4L, 5L, 6L, 7L, 8L, 9L, 10L, 11L, 12L, 13L, 14L, 15L, 
16L, 17L, 18L, 19L, 20L, 21L, 22L, 23L, 24L, 25L, 26L, 27L, 28L, 
29L, 30L, 31L, 32L, 33L, 34L, 35L, 36L, 37L, 38L, 39L, 40L, 41L, 
42L, 43L, 44L, 45L, 46L, 47L, 48L, 49L, 50L, 51L, 52L, 53L, 54L, 
56L))

А вот текущая цифра и второй набор данных:

Firsts.modelRand <- lmer(Yday~Year+Direction*TL + (1|Transmitter), data = firsts2WOFD,
                         REML = T, na.action = 'na.fail')
Firstdats <- expand.grid(TL = seq(min(firsts2WOFD$TL),max(firsts2WOFD$TL), by = 1),
                         Year = unique(firsts2WOFD$Year), Direction = unique(firsts2WOFD$Direction))

Firstdats$pred <- predict(Firsts.modelRand, Firstdats, re.form = ~0, type = 'response')



First.plot <- ggplot(data = firsts2WOFD, aes(x = TL, y = Yday, color = Direction, shape = Year, linetype = Year))+geom_point(size = 2.5) + theme_bw()+
  geom_line(data = subset(Firstdats, Year == 2018 & Direction == 'River' & TL < 75), aes(x = TL, y = pred), size = 1.5)+
  geom_line(data = subset(Firstdats, Year == 2019 & Direction == 'River' & TL < 75), aes(x = TL, y = pred), size = 1.5)+
  geom_line(data = subset(Firstdats, Year == 2019 & Direction == 'Marine' & TL > 62), aes(x = TL, y = pred), size = 1.5)
First.plot <- First.plot + scale_color_manual(values = c("black", 'grey50'), labels = c("Marine", 'Fresh'))+scale_linetype_manual(values = c(1,2))+
  scale_shape_manual(values = c(19,21))
First.plot <- First.plot+ theme(axis.title = element_text(size = 16), axis.text = element_text(size = 14),
                                legend.title = element_text(size = 16), legend.text = element_text(size = 14), legend.key.width = unit(1.7, 'cm'))
First.plot <- First.plot+ xlab("Total Length (cm)")+ ylab("Date of Entry")+scale_y_continuous(breaks = c(180,210,240), labels = c("Jun 29", 'Jul 29', 'Aug 28'))
First.plot

Answer 1

В вашем вызове lmer() есть нечто, называемое Transmitter, которого нет в предоставленных вами данных. Но поскольку речь идет только о графике, я создал новую простую линейную модель под названием lm1. Линии не находятся в нужном месте, но должны быть достаточно близко, чтобы получить точки прорисовки.

Чтобы ответить на ваши вопросы:

1. См. override.aes Например, этот ответ
2. Не уверен, что это возможно, по крайней мере, без слишком сложного решения. Я изменил формы, чтобы они были заполнены треугольниками, чтобы было легче различать guish вверх и вниз, а также цвет. Я также сделал линии немного тоньше (size = 1), что, по-моему, помогает прояснить легенду.

# Create dataframe from provided data
# firsts2WOFD <- data

lm1 <- lm(Yday ~ TL + Direction + Year, data = firsts2WOFD)

dat_plot <- firsts2WOFD %>%
  mutate(pred = predict(lm1, newdata = .))

ggplot(dat_plot) +
  theme_bw() +
  geom_point(aes(TL, Yday, shape = Direction, fill = Year, color = Year), size = 2.5) +
  geom_line(aes(TL, pred, linetype = Direction, color = Year), size = 1) +
  scale_fill_manual(values = c("black", 'grey50')) +
  scale_color_manual(values = c("black", 'grey50'),
                     guide = guide_legend(override.aes = list(linetype = rep(NA, 2),
                                                              shape = c( 15, 15)))) +
  scale_shape_manual(values = c(25, 24)) +
  scale_linetype_manual(values = c(1, 2)) +
  scale_y_continuous(breaks = c(180, 210, 240), 
                     labels = c("Jun 29", 'Jul 29', 'Aug 28')) +
  labs(x = 'Total Length (cm)', y = 'Date of Entry') +
  theme(axis.title = element_text(size = 16), 
        axis.text = element_text(size = 14),
        legend.title = element_text(size = 16), 
        legend.text = element_text(size = 14), 
        legend.key.width = unit(1.7, 'cm'))