ggplot：（手动）在引用不同的data.frames时创建图例

好的，让我们获取一些样本数据

A <- sample(1:100, 25)
B <- sample(1:25, 25)
df.1 <- data.frame(A,B)


C <- sample(1:80, 15)
D <- sample(1:15, 15)
df.2 <- data.frame(C,D)

因此，我们创建并修改了标题、轴等

但是我想创建一个图例，显示

df.1

和

df.2

的

geom_smooth（）

函数中的

线型。它应该在图表的右上角

（因此对于
df.1
我们需要一条实线，而
df.2
需要一条虚线）

本示例将引导您完成一个示例，但数据来自同一数据集中

#combine and create x and y (as mappings follow
#same pattern)
df.1$group <- "df.1"
df.1$x <- df.1$A
df.1$y <- df.1$B

df.2$group <- "df.2"
df.2$x <- df.2$C
df.2$y <- df.2$D

library(plyr) #for rbind.fill

df.all <- rbind.fill(df.1,df.2)

plot3 <- ggplot(df.all, aes(x=x,y=y,group=group)) + 
  geom_point(color='black', cex=1, pch=16 ) +
  geom_smooth(aes(linetype=group),method="lm", size=1, 
                         se=FALSE, colour="black") +
  scale_y_continuous("Y scale") +
  ggtitle("Plot") +
  theme_bw()+
  theme(plot.title = element_text(face="bold", size=20),
        axis.title.x = element_text(vjust=-0.25),
        axis.title.y = element_text(vjust=1),
        axis.title = element_text(face="bold", size=15)
  ) +
#add custom linetypes (not necessary now, as default mapping to 1 and 2)
plot3 + scale_linetype_manual(values=c("df.1"=1,"df.2"=2))

#组合并创建x和y（如下映射所示
#（相同模式）
df.1$group我很好奇，为什么你需要这两个数据帧？首先合并数据然后按源分组不是更容易吗？假设它们具有不同的数据长度和不同的变量名称。但是，如果您可以合并到一个dataframeDone，很高兴看到一个解决方案。事后看来，merge是个错误的词。我的意思是合并。谢谢，所以当你有变量长度的data.frames时，最好合并它们，然后绘图。感谢您的建议，不一定，但是当您对每个数据帧执行基本相同的操作时（就像您在这里所做的），最好与一列组合，以指示度量值属于哪个组。然后，您可以按组指示器分组并分配美学（使用自动生成图例的
aes（…）
）。
#combine and create x and y (as mappings follow
#same pattern)
df.1$group <- "df.1"
df.1$x <- df.1$A
df.1$y <- df.1$B

df.2$group <- "df.2"
df.2$x <- df.2$C
df.2$y <- df.2$D

library(plyr) #for rbind.fill

df.all <- rbind.fill(df.1,df.2)

plot3 <- ggplot(df.all, aes(x=x,y=y,group=group)) + 
  geom_point(color='black', cex=1, pch=16 ) +
  geom_smooth(aes(linetype=group),method="lm", size=1, 
                         se=FALSE, colour="black") +
  scale_y_continuous("Y scale") +
  ggtitle("Plot") +
  theme_bw()+
  theme(plot.title = element_text(face="bold", size=20),
        axis.title.x = element_text(vjust=-0.25),
        axis.title.y = element_text(vjust=1),
        axis.title = element_text(face="bold", size=15)
  ) +
#add custom linetypes (not necessary now, as default mapping to 1 and 2)
plot3 + scale_linetype_manual(values=c("df.1"=1,"df.2"=2))