R ggplot：仅当满足某些条件时才打印图层

ggplot

本身是否有过滤方法？就是说我想这样做

p <- ggplot(iris, aes(x = Sepal.Width, y = Sepal.Length, species)) +
     geom_point(size = 4, shape = 4) +
     geom_point(size = 1, shape = 5 # do this only for data that meets some condition. E.g. Species == "setosa") 

基本上，我有一个图表，其中某些东西只有在满足特定标准的情况下才能显示，而现在，我正在使用上面的技巧来完成这项工作，它让我夜不能寐，我的灵魂慢慢地死于我所造成的混乱。不用说，任何帮助都将不胜感激

编辑

恐怕我的例子太简单了。基本上，给定

ggplot（data=…）

，如何添加这些层，都使用绑定到ggplot obj的数据：

绘制曲线

在满足条件#1的点上绘制点。这些点应该是红色的。不符合条件的点不会绘制点（不是hack-like point size设置为零或alpha设置为0）

向满足条件#2的点添加标签 克里特拉1号和2号可以是任何东西。例如，仅标记异常点。仅用红色绘制特定范围以外的点等

我不想

绑定新数据集ala

ggplot（数据=子集（虹膜，物种==“setosa”），…）

或

ggplot（数据=过滤器（虹膜，物种==“setosa”）

使用缩放技巧（如设置scale=manual，任何不符合标准的都会得到NULL/NA等）。例如，如果我有1000个点，但只有1个点符合给定标准，我希望它只将其绘图逻辑应用于该点，而不是查看并设置所有1000个点的样式

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显然，层现在接受一个函数作为数据参数，所以您可以使用它

pick <- function(condition){
  function(d) d %>% filter_(condition)
}

ggplot(iris, aes(x = Sepal.Width, y = Sepal.Length, species)) +
  geom_point(size = 4, shape = 4) +
  geom_point(data = pick(~Species == "setosa"), colour = "red") +
  geom_point(data = pick(~Species == "versicolor"), shape = 5)

pick%过滤器（条件）
}
ggplot（鸢尾，aes（x=萼片宽度，y=萼片长度，种））+
几何点（尺寸=4，形状=4）+
几何点（数据=拾取（~Species==“setosa”），颜色=“红色”）+
几何点（数据=拾取（~物种=“花色”），形状=5）

典型的选择通常是在层内使你的状态成为一种美学，可能是在你自己设置比例的时候。例如，

geom_点（aes（color=Species==“setosa”）+scale_color_手册（values=c（“黑色”、“红色”））

。另一种选择是使用你的数据子集，比如

geom_点（data=subset（鸢尾，种类=“刚毛”），大小=1，形状=5）

@lukeA

子集

解决方案与

过滤器

解决方案有何不同？@DavidRobinson请查看我的编辑。从某种意义上说，这看起来仍然像是一种黑客行为，我并没有告诉ggplot仅对满足特定标准的数据应用特定的东西，而是我只是将数据分成两组并将其样式化em不一样。你所谓的黑客可能基本上是一种方式。如果它工作得很好，你为什么需要其他选择？：）完美。正是我想要的。谢谢巴蒂斯特！非常好的答案，特别是因为ggplot2 v2+不再支持非官方的（即未记录的）

subset

参数为每个层筛选数据。请参阅。鉴于过滤器已被弃用，今后可能需要执行以下操作：

pick%filter（！！enquo（条件））}

。如果使用这一习惯用法，则必须从对

pick

调用中的列的引用中删除波浪号。是否有一种方法可以在不使用

pick

例程的情况下执行此操作？

pick <- function(condition){
  function(d) d %>% filter_(condition)
}

ggplot(iris, aes(x = Sepal.Width, y = Sepal.Length, species)) +
  geom_point(size = 4, shape = 4) +
  geom_point(data = pick(~Species == "setosa"), colour = "red") +
  geom_point(data = pick(~Species == "versicolor"), shape = 5)