R 按ggplot2中的两列分组

可以按两列进行分组吗？这样就画出了叉积 通过

geom_point（）

和

geom_smooth（）

例如：

frame <- data.frame(
 series <- rep(c('a', 'b'), 6), 
 sample <- rep(c('glass','water', 'metal'), 4), 
 data <- c(1:12))

ggplot(frame, aes()) # ...

---

frame

frame$grp <- paste(frame[,1],frame[,2])

frame$grp例如：

 qplot(round, price, data=firm, group=id, color=id, geom='line') +  
      geom_smooth(aes(group=interaction(size, type)))

以中的示例为例，使用
交互
将两列合并为一个新因子：

# Data frame with two continuous variables and two factors 
set.seed(0)
x <- rep(1:10, 4)
y <- c(rep(1:10, 2)+rnorm(20)/5, rep(6:15, 2) + rnorm(20)/5)
treatment <- gl(2, 20, 40, labels=letters[1:2])
replicate <- gl(2, 10, 40)
d <- data.frame(x=x, y=y, treatment=treatment, replicate=replicate)

ggplot(d, aes(x=x, y=y, colour=treatment, shape = replicate,
  group=interaction(treatment, replicate))) + 
  geom_point() + geom_line()

#具有两个连续变量和两个因子的数据框架
种子集（0）
我认为你不应该为了绘图而修改你的
data.frame
。
绘图
应该绘制您的df，而不是相反。我同意，Blue Magister的答案更好。@Clemlafleme我认为Blue Magister的答案很好，尽管我认为这种情况下的区别很小。但是，如果您选择使用ggplot2，则不应修改绘图数据框的一般立场很奇怪，因为ggplot2的整个设计都是以明确构建数据以使用ggplot的语义为前提的。
paste
的一个缺点是，当输入是一个因素时，它会丢弃级别，其中，
交互
保留原始因子的顺序。这意味着使用
interaction
方法对组进行更自然的排序。
interaction
的一个缺点是它可能会降低
NA
。考虑例子：<代码>粘贴（C（“a”，b，NA，NA），C（1,2，1,2））< /代码>，导致四个不同的分组变量：<代码>“1”“B 2”“NA 1”“NA 2”< /代码>，而<代码>交互（C（“a”，b），NA，NA），C（1,2，1,2）只生成三个分组变量。