在ggplot中創建圖的邏輯R

Question

如果我可能會問一種抽象問題[由特定示例支持]關於正確的邏輯，同時使用ggplot在R中構建複雜的圖表。舉例來說，我需要創建一個圖表是這樣的：使用熔體（）函數 首先，我從廣角融化我的數據，以長格式：

的邏輯步驟，我在我的心中有以下幾種。
其次，我創建一個ggplot（）腳本，將data = , aes(x=date, y=value, colour = variable, shape = variable) , size = , stat = 'identity'添加到geom_line()和geom_point()。
三，我加scale_shape_manual和scale_colour_manual來定製我的圖表和圖例。

雖然我很確定它會給我一個理想的圖表，但我有許多疑問，傳奇將以我需要的方式來描述。特別是，對於同一圖表，對於點和線都具有scale_colour_manual會導致圖例中的重複記錄：對於點和對於行。

下面是我的腳本生成的圖表，我需要隨着與傳說中的問題之一：

p8_ch2_points_melt包含點的數據， p8_ch2_line_melt包含行數據。

p8.2_rest <- ggplot() + 
    geom_point(data = p8_ch2_points_melt, aes(x=date, y=value, colour = variable, shape= variable), size = 1, stat = 'identity') + 
    geom_line (data = p8_ch2_line_melt, aes(x=date, y=value, colour = variable), size = 1, stat = 'identity') + 

scale_shape_manual (
    guide = "legend", 
    name = NULL, 
    breaks= c('eff_int', 'int'), 
    labels= c('Эффективная ставка, % годовых (левая ось)', 'Стоимость суверенных займов, % годовых (левая ось)'), 
    values = c(15,20))+ 

scale_colour_manual (
    guide = "legend", 
    name = NULL, 
    breaks= c('eff_int', 'int', 'debt_serv'), 
    labels= c('Эффективная ставка, % годовых (левая ось)', 'Стоимость суверенных займов, % годовых (левая ось)', 'Обслуживание долга, % от ВВП (левая ось)'), 
    values = c('#4477AA', '#117733', '#332288')) 

在這裏，圖表它產生：

，這裏是dput（）2個數據幀：

dput(p8_ch2_points_melt) 
structure(list(date = structure(c(2012, 2012.25, 2012.5, 2012.75, 
2013, 2013.25, 2013.5, 2013.75, 2014, 2014.25, 2014.5, 2014.75, 
2015, 2015.25, 2015.5, 2015.75, 2016, 2016.25, 2016.5, 2012, 
2012.25, 2012.5, 2012.75, 2013, 2013.25, 2013.5, 2013.75, 2014, 
2014.25, 2014.5, 2014.75, 2015, 2015.25, 2015.5, 2015.75, 2016, 
2016.25, 2016.5), class = "yearqtr"), variable = structure(c(1L, 
1L, 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, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L), .Label = c("eff_int", "int"), class = "factor"), 
    value = c(6.96419821086019, 7.14380786734124, 7.62285510953761, 
    8.38643647420047, 9.3298074353733, 9.39536175697088, 9.25562759246473, 
    9.01979842614537, 8.86956235820209, 8.71034537033914, 8.70483610509478, 
    8.86490412786529, 9.14046831486076, 9.25763491737298, 9.35166748435806, 
    9.61977735450941, 9.77846144170396, 9.79770969419896, 9.85126049926847, 
    10.7636292111401, 10.7026205049705, 9.83155682535731, 8.88716591127536, 
    7.27131536386736, 7.2219761501119, 9.51243063851385, 9.44429820351177, 
    8.41534119261688, 7.51079204000062, 6.82767573245953, 7.27469361353513, 
    15.2981698351549, 11.5648989165497, 9.18186633248605, 7.23361407952981, 
    7.09619633565995, 6.09043348368972, 5.33841979178199)), row.names = c(NA, 
-38L), .Names = c("date", "variable", "value"), class = "data.frame") 

dput(p8_ch2_line_melt) 
structure(list(date = structure(c(2012, 2012.25, 2012.5, 2012.75, 
2013, 2013.25, 2013.5, 2013.75, 2014, 2014.25, 2014.5, 2014.75, 
2015, 2015.25, 2015.5, 2015.75, 2016, 2016.25, 2016.5), class = "yearqtr"), 
    variable = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
    1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), .Label = "debt_serv", class = "factor"), 
    value = c(10.8960973867467, 12.607562113883, 10.7487398451497, 
    9.89070432209185, 10.4942585698635, 7.75787413463193, 7.79618335620887, 
    7.85681809145533, 8.47139147230582, 15.2587567726622, 14.4634263544327, 
    15.8101561314042, 14.5915615542354, 17.8477420726091, 14.0181468565348, 
    16.2598789624509, 14.3942661723461, 14.0541133390243, 13.434090770495 
    )), row.names = c(NA, -19L), .Names = c("date", "variable", 
"value"), class = "data.frame") 

所以，我有一個專家對2個問題本網站： 1.我在創建此圖表時做了什麼錯誤？ 2.您會推薦閱讀哪些文獻，以便在ggplot中創建圖表的正確邏輯？

謝謝。

Answer 1

嘗試給天秤一樣休息和標籤，然後ggplot將合併他們（32是一個空白的形狀）

ggplot(p8_ch2_line_melt, aes(as.numeric(date), value, color = variable, shape = variable)) + 
    geom_line(size = 1) + 
    geom_point(data = p8_ch2_points_melt, size = 1) + 
    scale_shape_manual(
    breaks= c('eff_int', 'int', 'debt_serv'), 
    name = NULL, 
    labels= c('Эффективная ставка, % годовых (левая ось)', 'Стоимость суверенных займов, % годовых (левая ось)', 'Обслуживание долга, % от ВВП (левая ось)'), 
    values = c(32, 15, 14)) + 
    scale_colour_manual (
    breaks= c('eff_int', 'int', 'debt_serv'), 
    name = NULL, 
    labels= c('Эффективная ставка, % годовых (левая ось)', 'Стоимость суверенных займов, % годовых (левая ось)', 'Обслуживание долга, % от ВВП (левая ось)'), 
    values = c('#4477AA', '#117733', '#332288'))