R 在ggplot2中叠加散射图

我使用ggplot2在R中创建散点图，以可视化随时间变化的人口。我的数据集如下所示：

sampling_period     cage     total_1    total_2     total_3
              4        y          34         95          12
              4        n          89         12          13
              5        n          23         10           2

我已经用以下代码为变量total_1、total_2和total_3绘制了单独的散点图：

qplot(data=BLPcaged, x=sampling_period, y=total_1, color=cage_or_control)
qplot(data=BLPcaged, x=sampling_period, y=total_2, color=cage_or_control)
qplot(data=BLPcaged, x=sampling_period, y=total_3, color=cage_or_control)

我想创建一个散点图，其中包含随时间变化的所有三个种群的信息。我希望最终产品由三个散点图组成，一个在另一个上面，轴的比例相同。通过这种方式，我可以在一个可视化中比较所有三个群体

我知道我可以使用facet为因子的级别绘制不同的图，但它也可以用于为不同的变量创建不同的图吗？

您可以使用

melt（）

将

total

作为可以刻面的因子来重塑数据：

BLPcaged = data.frame(sampling_period=c(4,4,5),
                      cage=c('y','n','n'),
                      total_1=c(34,89,23),
                      total_2=c(95,12,10),
                      total_3=c(12,13,2))

library(reshape2)
BLPcaged.melted = melt(BLPcaged,
                       id.vars=c('sampling_period','cage'),
                       variable.name='total')

所以现在

BLPcaged.melled

看起来像这样：

  sampling_period cage   total value
1               4    y total_1    34
2               4    n total_1    89
3               5    n total_1    23
4               4    y total_2    95
5               4    n total_2    12
6               5    n total_2    10
7               4    y total_3    12
8               4    n total_3    13
9               5    n total_3     2

然后，您可以通过

total

来区分这一点：

ggplot(BLPcaged.melted, aes(sampling_period, value, color=cage)) + 
geom_point() + 
facet_grid(total~.)