R 使用ggplot2和melting在点图中绘制多变量

我有一个CSV，其中包含以下数据：

 Hybrid    ON   OFF Model
1  1.022 1.033 0.939   283
2  0.988 1.016 1.068   283
3  1.012 0.958 1.872   283
4  1.073 5.476 0.907   283
5  1.054 0.952 0.902   283
6  0.992 0.941 0.908   283

我正在尝试创建一个点图，像这样的图像

基本上，红绿色和蓝色是混合的，分别为开和关，在x轴上，它们在“模型”上分组。我熟悉使用plot（）创建简单的绘图，但我已经阅读了一些教程，使用ggplot和melt.可以实现这一点，这看起来有点高级。如果有人能提供一些指标，我们将不胜感激。加载csv后，我尝试为不同的配置创建级别：

load <- read.csv("combined_temp.csv", sep="," , header=TRUE)    

df <- data.frame(Config= rep(c("Hybrid", "ON", "OFF")))

---

load第一步是将数据重塑为长格式，然后可以使用
ggplot2
轻松绘制这样的绘图：

library(reshape2)
dfl <- melt(df, id = "Model")

library(ggplot2)
ggplot(dfl, aes(x = factor(Model), y = value)) +
  geom_point(aes(color = variable), shape = 1, size = 4, position = position_dodge(width = 0.4)) +
  theme_bw()

library（重塑2）
dfl第一步是将数据重塑为长格式，然后可以使用
ggplot2
轻松绘制这样的绘图：

library(reshape2)
dfl <- melt(df, id = "Model")

library(ggplot2)
ggplot(dfl, aes(x = factor(Model), y = value)) +
  geom_point(aes(color = variable), shape = 1, size = 4, position = position_dodge(width = 0.4)) +
  theme_bw()

library（重塑2）
dfl对于比较问题的一些启示，我相信有一个更简单的方法来解决这个问题。有人吗？我相信有一个更简单的方法来解决这个问题，可以从中获得一些灵感。有人吗？这看起来不错，谢谢。为什么我们需要使用道奇位置？在我的解决方案中，我采用了类似的方法，但使用facet根据模型对绘图进行分组。由于使用facet实现了相同的目的，使用position\u dodge与facet的好处是什么？使用
position\u dodge
的好处是可以在一个绘图中绘制不同的模型。然而，当你有很多模型时，使用facet确实更好。这看起来不错，谢谢。为什么我们需要使用道奇位置？在我的解决方案中，我采用了类似的方法，但使用facet根据模型对绘图进行分组。由于使用facet实现了相同的目的，使用position\u dodge与facet的好处是什么？使用
position\u dodge
的好处是可以在一个绘图中绘制不同的模型。然而，当你有很多模型时，使用facet确实更好。