R 使用来自其他数据帧的数据对数据帧进行子集

我有一个散点图，我想能够过滤散点图的数据

在这张图中，您可以看到四个图。1条中绿色曲线，2条上黑色曲线，3条下黑色曲线，4条蓝色散点图

我以数据框的形式提供了所有这些：

蓝色散点图：

df <- mtcars
geom_point(df, aes(x,y), color = 'blue')

上曲线：

geom_smooth(formula=y+1~x, method='loess', color='gray20', se=FALSE, size=0.5)

下曲线

geom_smooth(formula=y-1~x, method='loess', color='gray20', se=FALSE, size=0.5)

我想用黑色曲线过滤蓝色数据点，这样只有剩下的蓝色数据点应该在这两条黑色线之间，并且应该移除异常值

我尝试使用which、filter、Subset函数。但是，它不起作用，它没有呈现我想要的输出

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最后，我想要这两条黑线之间的分散数据。

虽然我们没有您的特定数据集，但这里有一种基于mtcars数据集的方法。首先，让我们画一个与OP分享的内容类似的图：

df <- mtcars

ggplot(df, aes(disp, mpg)) + theme_bw() +
  geom_point(color='gray60') +
  geom_smooth(formula=y~x, method='loess', color='green3', se=FALSE, size=0.5) +
  geom_smooth(formula=y+1~x, method='loess', color='gray20', se=FALSE, size=0.5) +
  geom_smooth(formula=y-1~x, method='loess', color='gray20', se=FALSE, size=0.5)

现在，我们可以创建一个df$region列，描述每个点在数据集中的位置：

df$region <- ifelse(df$mpg <= df$upper & df$mpg >= df$lower, 'inside','outside')

要完全过滤掉这些外部点，可以使用subset并将其应用于geom_point数据字段：

ggplot(df, aes(disp, mpg)) + theme_bw() +
  geom_point(data=subset(df, region=='inside'), color='red') +
  geom_smooth(formula=y~x, method='loess', color='green3', se=FALSE, size=0.5) +
  geom_smooth(formula=y+1~x, method='loess', color='gray20', se=FALSE, size=0.5) +
  geom_smooth(formula=y-1~x, method='loess', color='gray20', se=FALSE, size=0.5)

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现在，在应用于您自己的数据时，您可以使用类似的方法。无论您如何定义绘制上下直线，只需将该公式应用于数据集中的x值即可创建上下区域。然后将实际y值与预测的上下值进行比较。

能否添加用于生成绘图的数据帧和R代码？另外，我们还不清楚如何提供解决方案。我是新手，你能告诉我，如何在我的问题中添加数据帧吗。我有CSV文件中的所有4个数据帧。仅供参考：数据框相当大。在这种情况下，您能定义3条曲线吗？有没有一个具体的方程式？没有，没有具体的方程式。那么它们是如何生成的？谢谢你这么详细的回答，我会试试你的方法。这肯定很有帮助。我可以用同样的方法来处理“lm”而不是“黄土”吗？没有理由你不能这样做。只需改变该线地块使用geom_smooth的方法，显然使用lm代替黄土。

df$region <- ifelse(df$mpg <= df$upper & df$mpg >= df$lower, 'inside','outside')

ggplot(df, aes(disp, mpg)) + theme_bw() +
  geom_point(aes(color=region)) +
  geom_smooth(formula=y~x, method='loess', color='green3', se=FALSE, size=0.5) +
  geom_smooth(formula=y+1~x, method='loess', color='gray20', se=FALSE, size=0.5) +
  geom_smooth(formula=y-1~x, method='loess', color='gray20', se=FALSE, size=0.5) +
  scale_color_manual(values=c('inside'='red', 'outside'='gray80'))

ggplot(df, aes(disp, mpg)) + theme_bw() +
  geom_point(data=subset(df, region=='inside'), color='red') +
  geom_smooth(formula=y~x, method='loess', color='green3', se=FALSE, size=0.5) +
  geom_smooth(formula=y+1~x, method='loess', color='gray20', se=FALSE, size=0.5) +
  geom_smooth(formula=y-1~x, method='loess', color='gray20', se=FALSE, size=0.5)