Одно замечание: легенды в ggplot настраиваются только для объяснения того, как представлена эстетика. Чтобы легенды отображали результаты или данные (например, количество вашей информации), вы должны использовать подход, отличный от того, что встроено в ggplot2.
С учетом сказанного, вот пример с использованием подмножества набора данных бриллиантов.
Настройка данных
Примечание. Я использую образец набора данных бриллиантов, потому что я ленив и не хотел ждать 50000+ точек данные для рендеринга. : /
set.seed(12345)
di <- diamonds[sample(1:nrow(diamonds), 5000),]
Я собираюсь настроить график так, чтобы отображать глубину по оси x и цену по оси y. Мы суммируем количество наблюдений с большой глубиной (> средняя глубина) и низкой глубиной (<средняя глубина), и все они имеют цену> 6000. Мы будем использовать эту таблицу позже.
di.summary <- as.data.frame(
di %>% dplyr::filter(price > 6000) %>%
group_by(depth > mean(di$depth)) %>% tally()
)
chartTable <- cbind(c('Low\nDepth', 'High\nDepth'), di.summary[,2])
Basi c График: настройка цвета Geom_point
Это иллюстрирует метод, который можно использовать для вашей диаграммы, чтобы изменить цвет только определенных точек. В этом случае я хочу, чтобы были окрашены только точки с ценой выше 6000, а все остальные точки были представлены серыми точками. Самый простой способ сделать это - сделать два вызова geom_point и использовать разные наборы данных. К одному будет применен цвет aestheti c (в пределах aes()), а для другого будет указан серый цвет вне функции aes().
p <- ggplot(di, aes(depth, price)) +
geom_point(data=di[which(di$price > 6000),], aes(color=depth), size=1) +
geom_point(data=di[which(di$price <= 6000),], color='gray80', size=1) +
geom_hline(yintercept=6000) +
geom_vline(xintercept=mean(di$depth), linetype=2) +
scale_color_gradient(high='red', low='green')
p
Добавление таблицы результатов
Чтобы отобразить таблицу на вашем графике, нам нужно будет использовать «grob» (сокращение от «Graphics Object» , Я считаю). Я собираюсь преобразовать таблицу, используя tableGrob из библиотеки gridExtra. Затем вы передаете этот объект grob в annotation_custom() и указываете местоположение на вашей диаграмме.
Еще один момент: мы планируем разместить таблицу в правом нижнем углу вне площадь участка (под легендой). Для этого нам нужно освободить место для стола, добавив справа поле графика. Нам также необходимо отключить обрезку, чтобы аннотация могла быть представлена за пределами области графика.
library(gridExtra)
p +
coord_cartesian(clip='off') +
theme(
plot.margin = margin(0,40,0,0)
) +
annotation_custom(
grob=tableGrob(chartTable, theme=ttheme_default(base_size = 9)),
xmin=74.5, xmax=76, ymin=0, ymax=5000
)
Вы можете использовать аналогичный подход для ваши данные.
Альтернативный подход с использованием текстовых аннотаций
Альтернативный подход к использованию tableGrob мог бы заключаться в простом представлении количества точек с помощью текстовых аннотаций. Я покажу здесь пример:
p +
annotate(
geom='label',
x=min(di$depth), y=0.8*max(di$price),
hjust=0,
label=paste0('n=',di.summary[1,2])
) +
annotate(
geom='label',
x=max(di$depth), y=0.8*max(di$price),
hjust=1,
label=paste0('n=',di.summary[2,2])
)
Хотя это не ваши данные, приведенный выше пример должен дать вам достаточно информации, чтобы понять как это можно применить к вашим собственным данным.