[R] 添加误差棒的分组折线图:geom_path: Each group consists of only one observation. Do you need to adjust the...

想做一个简单的分组折线图,并添加误差棒,类似下面这样的:

image.png

用ggplot似乎很简单就能实现:ggplot+geom_errorbar+geom_line+geom_point,重点在于计算误差棒。
还是看示例数据吧:
image.png

Type是转录和蛋白两个组学,Region是某个组织的不同区域。想作如上图的样子,即不同区域在两个组学的折线图分布。

计算误差需要安装Rmisc包中的summarySE函数。

# summarySE 计算标准差和标准误差以及95%的置信区间.
library(Rmisc)
tgc <- summarySE(df2, measurevar="Abundance", groupvars=c("Type","Region"))

数据变成这样:


image.png

接下来就是作图了。

# 带有标准误差线的折线图
# Standard error of the mean
ggplot(tgc, aes(x=Region, y=Abundance, colour=Type)) +   
  geom_errorbar(aes(ymin=Abundance-se, ymax=Abundance+se), width=.1) +
  geom_line() +
  geom_point()

得到警告:

image.png

图是这样的,线没有画出来。
image.png

查了下网上的答案:https://blog.csdn.net/tanzuozhev/article/details/51106089
它的数据形式几乎和我的一样,但是却能正常画出来。

我想了想,是不是分组变量Type和Region没设为因子,但是设了还是一样。

查了下错误,说是要映射group,令group=1。https://stackoverflow.com/questions/27082601/ggplot2-line-chart-gives-geom-path-each-group-consist-of-only-one-observation
我这里设置了两组,用group=1或2显然不行,于是将group映射到变量:

ggplot(tgc, aes(x=Region, y=Abundance, colour=Type, group=Type)) +  
  geom_errorbar(aes(ymin=Abundance-se, ymax=Abundance+se), width=.1) +
  geom_line() +
  geom_point()

果然解决了


image.png

但我还是不明白,为啥网上的示例同样是两个分组变量,不用group也能做出来。

©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 158,425评论 4 361
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 67,058评论 1 291
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 108,186评论 0 243
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 43,848评论 0 204
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 52,249评论 3 286
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 40,554评论 1 216
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 31,830评论 2 312
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 30,536评论 0 197
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 34,239评论 1 241
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 30,505评论 2 244
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 32,004评论 1 258
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 28,346评论 2 253
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 32,999评论 3 235
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 26,060评论 0 8
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 26,821评论 0 194
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 35,574评论 2 271
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 35,480评论 2 267

推荐阅读更多精彩内容