Hinzufügen von Beschriftungen zu berechneten stat_smooth Zeilen ggplot geom_dl

HILFE!Hinzufügen von Beschriftungen zu berechneten stat_smooth Zeilen ggplot geom_dl

Ich habe versucht, Etiketten zu meinem linearen Modell Streudiagramm mit einigen Schwierigkeiten direkt hinzuzufügen. Ich habe diese Artikel (How to show directlabels after geom_smooth and not after geom_line?) gelesen und ich denke, dass ich die geom_dl Funktion in ggplot verwenden muss.

Allerdings kann ich im Moment nur die Etiketten auf den Endpunkten landen, nicht die Linien selbst. Ich habe es auch geschafft, die Namen auf dem Graphen zu zeichnen, aber ich kann es nicht wieder mit den Linien in Einklang bringen.

Alle Ideen würden sehr geschätzt werden!

Dank

Hier ist mein Code:

p<-ggplot(Tabresults,aes(x=value,y=Mean),shape=variable)+stat_smooth(aes(colour=variable),size=1,method = "lm" ,span =0.3, se=F)+ 
    TD_Scatter+ 
    scale_color_manual(values=c("Cost Efficency"=col2,Simplicity=col1,"Reglatory Ease"=col3, Responsibility=col4,Approval=col5)) 
p+ geom_dl(aes(label=variable), method = list(box.color = NA, "angled.boxes"))

Und mein Dummy-Dataset:

Tabresults<- structure(list(Mean = c(66.6666666666667, 16.6666666666667, 33.3333333333333, 
NA, 66.6666666666667, NA, 66.6666666666667, NA, NA, NA, 83.3333333333333, 
NA, NA, NA, 50, NA, NA, NA, NA, 33.3333333333333, NA, 50, 33.3333333333333, 
NA, NA, NA, 33.3333333333333, NA, NA, NA, 33.3333333333333, NA, 
33.3333333333333, NA, NA, NA, NA, NA, 83.3333333333333, NA, NA, 
NA, 33.3333333333333, 66.6666666666667, NA, 50, 33.3333333333333, 
NA, 50, 83.3333333333333, 66.6666666666667, 16.6666666666667, 
33.3333333333333, NA, 66.6666666666667, NA, 66.6666666666667, 
NA, NA, NA, 83.3333333333333, NA, NA, NA, 50, NA, NA, NA, NA, 
33.3333333333333, NA, 50, 33.3333333333333, NA, NA, NA, 33.3333333333333, 
NA, NA, NA, 33.3333333333333, NA, 33.3333333333333, NA, NA, NA, 
NA, NA, 83.3333333333333, NA, NA, NA, 33.3333333333333, 66.6666666666667, 
NA, 50, 33.3333333333333, NA, 50, 83.3333333333333, 66.6666666666667, 
16.6666666666667, 33.3333333333333, NA, 66.6666666666667, NA, 
66.6666666666667, NA, NA, NA, 83.3333333333333, NA, NA, NA, 50, 
NA, NA, NA, NA, 33.3333333333333, NA, 50, 33.3333333333333, NA, 
NA, NA, 33.3333333333333, NA, NA, NA, 33.3333333333333, NA, 33.3333333333333, 
NA, NA, NA, NA, NA, 83.3333333333333, NA, NA, NA, 33.3333333333333, 
66.6666666666667, NA, 50, 33.3333333333333, NA, 50, 83.3333333333333, 
66.6666666666667, 16.6666666666667, 33.3333333333333, NA, 66.6666666666667, 
NA, 66.6666666666667, NA, NA, NA, 83.3333333333333, NA, NA, NA, 
50, NA, NA, NA, NA, 33.3333333333333, NA, 50, 33.3333333333333, 
NA, NA, NA, 33.3333333333333, NA, NA, NA, 33.3333333333333, NA, 
33.3333333333333, NA, NA, NA, NA, NA, 83.3333333333333, NA, NA, 
NA, 33.3333333333333, 66.6666666666667, NA, 50, 33.3333333333333, 
NA, 50, 83.3333333333333, 66.6666666666667, 16.6666666666667, 
33.3333333333333, NA, 66.6666666666667, NA, 66.6666666666667, 
NA, NA, NA, 83.3333333333333, NA, NA, NA, 50, NA, NA, NA, NA, 
33.3333333333333, NA, 50, 33.3333333333333, NA, NA, NA, 33.3333333333333, 
NA, NA, NA, 33.3333333333333, NA, 33.3333333333333, NA, NA, NA, 
NA, NA, 83.3333333333333, NA, NA, NA, 33.3333333333333, 66.6666666666667, 
NA, 50, 33.3333333333333, NA, 50, 83.3333333333333), Brands = c("A", 
"A", "D", "A", "C", "B", "A", "C", "B", "D", "C", "A", "D", "A", 
"B", "A", "C", "B", "D", "C", "D", "B", "C", "A", "C", "A", "B", 
"B", "D", "C", "C", "B", "C", "C", "B", "C", "D", "B", "A", "B", 
"B", "B", "B", "A", "C", "A", "C", "A", "A", "A", "A", "A", "D", 
"A", "C", "B", "A", "C", "B", "D", "C", "A", "D", "A", "B", "A", 
"C", "B", "D", "C", "D", "B", "C", "A", "C", "A", "B", "B", "D", 
"C", "C", "B", "C", "C", "B", "C", "D", "B", "A", "B", "B", "B", 
"B", "A", "C", "A", "C", "A", "A", "A", "A", "A", "D", "A", "C", 
"B", "A", "C", "B", "D", "C", "A", "D", "A", "B", "A", "C", "B", 
"D", "C", "D", "B", "C", "A", "C", "A", "B", "B", "D", "C", "C", 
"B", "C", "C", "B", "C", "D", "B", "A", "B", "B", "B", "B", "A", 
"C", "A", "C", "A", "A", "A", "A", "A", "D", "A", "C", "B", "A", 
"C", "B", "D", "C", "A", "D", "A", "B", "A", "C", "B", "D", "C", 
"D", "B", "C", "A", "C", "A", "B", "B", "D", "C", "C", "B", "C", 
"C", "B", "C", "D", "B", "A", "B", "B", "B", "B", "A", "C", "A", 
"C", "A", "A", "A", "A", "A", "D", "A", "C", "B", "A", "C", "B", 
"D", "C", "A", "D", "A", "B", "A", "C", "B", "D", "C", "D", "B", 
"C", "A", "C", "A", "B", "B", "D", "C", "C", "B", "C", "C", "B", 
"C", "D", "B", "A", "B", "B", "B", "B", "A", "C", "A", "C", "A", 
"A", "A"), Country = c("UK", "Italy", "Canada", "UK", "France", 
"USA", "USA", "Canada", "France", "France", "Germany", "USA", 
"USA", "Germany", "UK", "Canada", "USA", "UK", "Italy", "Spain", 
"UK", "Canada", "France", "Germany", "UK", "Canada", "Germany", 
"France", "Spain", "Canada", "National", "Spain", "USA", "Italy", 
"USA", "Spain", "USA", "Canada", "National", "Spain", "Italy", 
"Germany", "USA", "Italy", "USA", "Spain", "UK", "France", "USA", 
"France", "UK", "Italy", "Canada", "UK", "France", "USA", "USA", 
"Canada", "France", "France", "Germany", "USA", "USA", "Germany", 
"UK", "Canada", "USA", "UK", "Italy", "Spain", "UK", "Canada", 
"France", "Germany", "UK", "Canada", "Germany", "France", "Spain", 
"Canada", "National", "Spain", "USA", "Italy", "USA", "Spain", 
"USA", "Canada", "National", "Spain", "Italy", "Germany", "USA", 
"Italy", "USA", "Spain", "UK", "France", "USA", "France", "UK", 
"Italy", "Canada", "UK", "France", "USA", "USA", "Canada", "France", 
"France", "Germany", "USA", "USA", "Germany", "UK", "Canada", 
"USA", "UK", "Italy", "Spain", "UK", "Canada", "France", "Germany", 
"UK", "Canada", "Germany", "France", "Spain", "Canada", "National", 
"Spain", "USA", "Italy", "USA", "Spain", "USA", "Canada", "National", 
"Spain", "Italy", "Germany", "USA", "Italy", "USA", "Spain", 
"UK", "France", "USA", "France", "UK", "Italy", "Canada", "UK", 
"France", "USA", "USA", "Canada", "France", "France", "Germany", 
"USA", "USA", "Germany", "UK", "Canada", "USA", "UK", "Italy", 
"Spain", "UK", "Canada", "France", "Germany", "UK", "Canada", 
"Germany", "France", "Spain", "Canada", "National", "Spain", 
"USA", "Italy", "USA", "Spain", "USA", "Canada", "National", 
"Spain", "Italy", "Germany", "USA", "Italy", "USA", "Spain", 
"UK", "France", "USA", "France", "UK", "Italy", "Canada", "UK", 
"France", "USA", "USA", "Canada", "France", "France", "Germany", 
"USA", "USA", "Germany", "UK", "Canada", "USA", "UK", "Italy", 
"Spain", "UK", "Canada", "France", "Germany", "UK", "Canada", 
"Germany", "France", "Spain", "Canada", "National", "Spain", 
"USA", "Italy", "USA", "Spain", "USA", "Canada", "National", 
"Spain", "Italy", "Germany", "USA", "Italy", "USA", "Spain", 
"UK", "France", "USA", "France"), ResponseID = c("R_00WRlb700n1GjXv", 
"R_07gbXR4Ha6OJB09", "R_0Au3bpA2SIJkoJv", "R_0DMu9qBNcmH06RT", 
"R_0H9Ij1iJbxxauhv", "R_0HtzJMAlUmFd7eJ", "R_0kZVPF5OzpKx1JP", 
"R_0l9w43DQvy3disZ", "R_1AqjSR9vOU1ecMB", "R_20nzAWfOPh7nRml", 
"R_2iuk2vfsLzdbdLD", "R_2rzLvsPBavktV0V", "R_3mk8vHXoLibFJFb", 
"R_3WAKxw6owkv5dtj", "R_3XjQKXAe1IVn6bX", "R_43flXUcbx5ZNwb3", 
"R_4YZTJthDHPHz6Fn", "R_5ilw7k35mqiF43P", "R_5pOe7d5B7dh2y1L", 
"R_5pR3aBjSgjNcgND", "R_6G8L4B63fGPld3v", "R_6gvwrXO1HJ9NGlL", 
"R_6JOpk29oUfdYZY9", "R_6mX2XdSTblLZzyB", "R_6P8nBxzGBhTP9D7", 
"R_73rsOrN9LV2A0ip", "R_79eIz74uWskf76Z", "R_7PvUht53GEWgmpf", 
"R_7X37d6jGnnqUWJ7", "R_8Ag8VoBJNjTwxhz", "R_8jkjYiRh3PUj3rT", 
"R_8oanUwlXQzRJmtL", "R_9nb3YiSBKl2UfHL", "R_9TDvGlh6Pr9B8YB", 
"R_b1kxY4eRtLTUHXf", "R_bJwTh2AXEDsH1qZ", "R_cGAGTr9k3pRO4h7", 
"R_cOLtGnG0L4dyJVj", "R_cu9j4828HAdCVAp", "R_d0TtYBrHAEW6BW5", 
"R_d4J5MjkjxjJTagl", "R_dpxrFpx13GXqrGt", "R_e4H0mr5bZ6Ek3f7", 
"R_egSsGaeyZskOkwl", "R_en9qnWap5NwCnnT", "R_ePpA9pU2ddLKnJP", 
"R_erLj5m7VyGkLSC1", "R_eUSfJoA9fyciCbz", "R_eyXQvu35fK8dzLf", 
"R_ezgC8GU1CBwlzOR", "R_00WRlb700n1GjXv", "R_07gbXR4Ha6OJB09", 
"R_0Au3bpA2SIJkoJv", "R_0DMu9qBNcmH06RT", "R_0H9Ij1iJbxxauhv", 
"R_0HtzJMAlUmFd7eJ", "R_0kZVPF5OzpKx1JP", "R_0l9w43DQvy3disZ", 
"R_1AqjSR9vOU1ecMB", "R_20nzAWfOPh7nRml", "R_2iuk2vfsLzdbdLD", 
"R_2rzLvsPBavktV0V", "R_3mk8vHXoLibFJFb", "R_3WAKxw6owkv5dtj", 
"R_3XjQKXAe1IVn6bX", "R_43flXUcbx5ZNwb3", "R_4YZTJthDHPHz6Fn", 
"R_5ilw7k35mqiF43P", "R_5pOe7d5B7dh2y1L", "R_5pR3aBjSgjNcgND", 
"R_6G8L4B63fGPld3v", "R_6gvwrXO1HJ9NGlL", "R_6JOpk29oUfdYZY9", 
"R_6mX2XdSTblLZzyB", "R_6P8nBxzGBhTP9D7", "R_73rsOrN9LV2A0ip", 
"R_79eIz74uWskf76Z", "R_7PvUht53GEWgmpf", "R_7X37d6jGnnqUWJ7", 
"R_8Ag8VoBJNjTwxhz", "R_8jkjYiRh3PUj3rT", "R_8oanUwlXQzRJmtL", 
"R_9nb3YiSBKl2UfHL", "R_9TDvGlh6Pr9B8YB", "R_b1kxY4eRtLTUHXf", 
"R_bJwTh2AXEDsH1qZ", "R_cGAGTr9k3pRO4h7", "R_cOLtGnG0L4dyJVj", 
"R_cu9j4828HAdCVAp", "R_d0TtYBrHAEW6BW5", "R_d4J5MjkjxjJTagl", 
"R_dpxrFpx13GXqrGt", "R_e4H0mr5bZ6Ek3f7", "R_egSsGaeyZskOkwl", 
"R_en9qnWap5NwCnnT", "R_ePpA9pU2ddLKnJP", "R_erLj5m7VyGkLSC1", 
"R_eUSfJoA9fyciCbz", "R_eyXQvu35fK8dzLf", "R_ezgC8GU1CBwlzOR", 
"R_00WRlb700n1GjXv", "R_07gbXR4Ha6OJB09", "R_0Au3bpA2SIJkoJv", 
"R_0DMu9qBNcmH06RT", "R_0H9Ij1iJbxxauhv", "R_0HtzJMAlUmFd7eJ", 
"R_0kZVPF5OzpKx1JP", "R_0l9w43DQvy3disZ", "R_1AqjSR9vOU1ecMB", 
"R_20nzAWfOPh7nRml", "R_2iuk2vfsLzdbdLD", "R_2rzLvsPBavktV0V", 
"R_3mk8vHXoLibFJFb", "R_3WAKxw6owkv5dtj", "R_3XjQKXAe1IVn6bX", 
"R_43flXUcbx5ZNwb3", "R_4YZTJthDHPHz6Fn", "R_5ilw7k35mqiF43P", 
"R_5pOe7d5B7dh2y1L", "R_5pR3aBjSgjNcgND", "R_6G8L4B63fGPld3v", 
"R_6gvwrXO1HJ9NGlL", "R_6JOpk29oUfdYZY9", "R_6mX2XdSTblLZzyB", 
"R_6P8nBxzGBhTP9D7", "R_73rsOrN9LV2A0ip", "R_79eIz74uWskf76Z", 
"R_7PvUht53GEWgmpf", "R_7X37d6jGnnqUWJ7", "R_8Ag8VoBJNjTwxhz", 
"R_8jkjYiRh3PUj3rT", "R_8oanUwlXQzRJmtL", "R_9nb3YiSBKl2UfHL", 
"R_9TDvGlh6Pr9B8YB", "R_b1kxY4eRtLTUHXf", "R_bJwTh2AXEDsH1qZ", 
"R_cGAGTr9k3pRO4h7", "R_cOLtGnG0L4dyJVj", "R_cu9j4828HAdCVAp", 
"R_d0TtYBrHAEW6BW5", "R_d4J5MjkjxjJTagl", "R_dpxrFpx13GXqrGt", 
"R_e4H0mr5bZ6Ek3f7", "R_egSsGaeyZskOkwl", "R_en9qnWap5NwCnnT", 
"R_ePpA9pU2ddLKnJP", "R_erLj5m7VyGkLSC1", "R_eUSfJoA9fyciCbz", 
"R_eyXQvu35fK8dzLf", "R_ezgC8GU1CBwlzOR", "R_00WRlb700n1GjXv", 
"R_07gbXR4Ha6OJB09", "R_0Au3bpA2SIJkoJv", "R_0DMu9qBNcmH06RT", 
"R_0H9Ij1iJbxxauhv", "R_0HtzJMAlUmFd7eJ", "R_0kZVPF5OzpKx1JP", 
"R_0l9w43DQvy3disZ", "R_1AqjSR9vOU1ecMB", "R_20nzAWfOPh7nRml", 
"R_2iuk2vfsLzdbdLD", "R_2rzLvsPBavktV0V", "R_3mk8vHXoLibFJFb", 
"R_3WAKxw6owkv5dtj", "R_3XjQKXAe1IVn6bX", "R_43flXUcbx5ZNwb3", 
"R_4YZTJthDHPHz6Fn", "R_5ilw7k35mqiF43P", "R_5pOe7d5B7dh2y1L", 
"R_5pR3aBjSgjNcgND", "R_6G8L4B63fGPld3v", "R_6gvwrXO1HJ9NGlL", 
"R_6JOpk29oUfdYZY9", "R_6mX2XdSTblLZzyB", "R_6P8nBxzGBhTP9D7", 
"R_73rsOrN9LV2A0ip", "R_79eIz74uWskf76Z", "R_7PvUht53GEWgmpf", 
"R_7X37d6jGnnqUWJ7", "R_8Ag8VoBJNjTwxhz", "R_8jkjYiRh3PUj3rT", 
"R_8oanUwlXQzRJmtL", "R_9nb3YiSBKl2UfHL", "R_9TDvGlh6Pr9B8YB", 
"R_b1kxY4eRtLTUHXf", "R_bJwTh2AXEDsH1qZ", "R_cGAGTr9k3pRO4h7", 
"R_cOLtGnG0L4dyJVj", "R_cu9j4828HAdCVAp", "R_d0TtYBrHAEW6BW5", 
"R_d4J5MjkjxjJTagl", "R_dpxrFpx13GXqrGt", "R_e4H0mr5bZ6Ek3f7", 
"R_egSsGaeyZskOkwl", "R_en9qnWap5NwCnnT", "R_ePpA9pU2ddLKnJP", 
"R_erLj5m7VyGkLSC1", "R_eUSfJoA9fyciCbz", "R_eyXQvu35fK8dzLf", 
"R_ezgC8GU1CBwlzOR", "R_00WRlb700n1GjXv", "R_07gbXR4Ha6OJB09", 
"R_0Au3bpA2SIJkoJv", "R_0DMu9qBNcmH06RT", "R_0H9Ij1iJbxxauhv", 
"R_0HtzJMAlUmFd7eJ", "R_0kZVPF5OzpKx1JP", "R_0l9w43DQvy3disZ", 
"R_1AqjSR9vOU1ecMB", "R_20nzAWfOPh7nRml", "R_2iuk2vfsLzdbdLD", 
"R_2rzLvsPBavktV0V", "R_3mk8vHXoLibFJFb", "R_3WAKxw6owkv5dtj", 
"R_3XjQKXAe1IVn6bX", "R_43flXUcbx5ZNwb3", "R_4YZTJthDHPHz6Fn", 
"R_5ilw7k35mqiF43P", "R_5pOe7d5B7dh2y1L", "R_5pR3aBjSgjNcgND", 
"R_6G8L4B63fGPld3v", "R_6gvwrXO1HJ9NGlL", "R_6JOpk29oUfdYZY9", 
"R_6mX2XdSTblLZzyB", "R_6P8nBxzGBhTP9D7", "R_73rsOrN9LV2A0ip", 
"R_79eIz74uWskf76Z", "R_7PvUht53GEWgmpf", "R_7X37d6jGnnqUWJ7", 
"R_8Ag8VoBJNjTwxhz", "R_8jkjYiRh3PUj3rT", "R_8oanUwlXQzRJmtL", 
"R_9nb3YiSBKl2UfHL", "R_9TDvGlh6Pr9B8YB", "R_b1kxY4eRtLTUHXf", 
"R_bJwTh2AXEDsH1qZ", "R_cGAGTr9k3pRO4h7", "R_cOLtGnG0L4dyJVj", 
"R_cu9j4828HAdCVAp", "R_d0TtYBrHAEW6BW5", "R_d4J5MjkjxjJTagl", 
"R_dpxrFpx13GXqrGt", "R_e4H0mr5bZ6Ek3f7", "R_egSsGaeyZskOkwl", 
"R_en9qnWap5NwCnnT", "R_ePpA9pU2ddLKnJP", "R_erLj5m7VyGkLSC1", 
"R_eUSfJoA9fyciCbz", "R_eyXQvu35fK8dzLf", "R_ezgC8GU1CBwlzOR" 
), variable = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 
3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 
3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 
3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 4L, 4L, 4L, 
4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 
4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 
4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 5L, 
5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 
5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 
5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 
5L), .Label = c("Cost Efficency", "Simplicity", "Reglatory Ease", 
"Responsibility", "Approval"), class = "factor"), value = c(33.33, 
16.66, 0, NA, 83.33, NA, 66.66, NA, NA, NA, 83.33, NA, NA, NA, 
83.33, NA, NA, NA, NA, 33.33, NA, 0, 66.66, NA, NA, NA, 33.33, 
NA, NA, NA, 16.66, NA, 0, NA, NA, NA, NA, NA, 50, NA, NA, NA, 
16.66, 83.33, NA, 33.33, 50, NA, 10, 16.66, 100, 33.3, 66.6, 
NA, 0, NA, 0, NA, NA, NA, 33.3, NA, NA, NA, 16.6, NA, NA, NA, 
NA, 16.6, NA, 50, 50, NA, NA, NA, 0, NA, NA, NA, 83.3, NA, 16.6, 
NA, NA, NA, NA, NA, 0, NA, NA, NA, 16.6, 0, NA, 83.3, 100, NA, 
100, 16.6, 83.3, 16.6, 50, NA, 100, NA, 33.3, NA, NA, NA, 100, 
NA, NA, NA, 66.6, NA, NA, NA, NA, 66.6, NA, 33.3, 33.3, NA, NA, 
NA, 0, NA, NA, NA, 16.6, NA, 16.6, NA, NA, NA, NA, NA, 0, NA, 
NA, NA, 50, 100, NA, 83.3, 16.6, NA, 50, 83.3, 83.3, 100, 66.6, 
NA, 100, NA, 33.3, NA, NA, NA, 33.3, NA, NA, NA, 66.6, NA, NA, 
NA, NA, 100, NA, 66.6, 100, NA, NA, NA, 0, NA, NA, NA, 33.3, 
NA, 33.3, NA, NA, NA, NA, NA, 100, NA, NA, NA, 50, 50, NA, 33.3, 
0, NA, 16.6, 50, 33.33, 0, 50, NA, 0, NA, 0, NA, NA, NA, 63.33, 
NA, NA, NA, 16.6, NA, NA, NA, NA, 100, NA, 83.33, 33.33, NA, 
NA, NA, 16.6, NA, NA, NA, 50, NA, 0, NA, NA, NA, NA, NA, 83.33, 
NA, NA, NA, 100, 50, NA, 50, 83.33, NA, 100, 33.33)), row.names = c(NA, 
-250L), .Names = c("Mean", "Brands", "Country", "ResponseID", 
"variable", "value"), class = "data.frame")

Quelle

2017-07-21 pr1g11

Arbeiten an der Lösung des Problems ... das ist so weit, wie ich jetzt gekommen sind, ..

den folgenden Code für den verwendeten

p = ggplot(Tabresults,aes(x=value,y=Mean),shape=variable)+stat_smooth(aes(colour=variable),size=1,method = "lm" ,span =0.3, se=F) 
p + geom_dl(aes(label = variable), method = list("angled.boxes"))

wo geom_dl (für mich) nicht in ggplot2, aber in directlabels. Das Verfahren Positionierung ist noch nicht gut ... Ich bin jetzt die Suche in

http://directlabels.r-forge.r-project.org/docs/

wo sie die verschiedenen Bestimmungsmethoden beschreiben.

Edit: Ich beginne zu denken, dass sie Grund, warum diese Etiketten jetzt so durcheinander sind .. ist, weil die Methode versucht, die Etiketten nicht miteinander zu kollidieren.

Edit2: Umgehen Sie das Paket ... mit nur

# Get mean positions of all the variables.. 
test = Tabresults[,.(mean_value = mean(value,na.rm = TRUE),mean_mean = mean(Mean, na.rm = TRUE)),by = variable] 

# Getting the angle was a bit more difficult. 
# I could not find the values from the stat_smooth object in the ggplot_object.. so I had to re-do the calculations 
list_variable = unique(Tabresults$variable) 
list_angle = c() 

for(i in 1:length(list_variable)){ 

    i_variable = list_variable[i] 
    list_angle[i] = coef(lm(Mean ~ value, data = Tabresults[variable == i_variable][!is.na(Mean)]))[2] 

} 
# Combine all the obtained results into one data.table 
test_test = data.table(variable = list_variable, angle = list_angle) 

# Add these angles to the original mean-location per variable 
final_markup = merge(test,test_test,by = "variable") 
# Correct some angles 
final_markup[,angle := angle*100] 
final_markup[angle <0, angle := 360 - abs(angle)] 
# And finally plot it 
p + annotate("text", x = final_markup$mean_value, y = final_markup$mean_mean,angle = final_markup$angle*2,label = final_markup$variable)

Dies bringt das folgende Bild mit Anmerkungen versehen. Noch nicht ideal, aber hey, es ist etwas.

Quelle

2017-07-21 12:10:11 zwep

Einverstanden! Ich denke auch, dass es versucht, sie nicht auf die glatteren aber die Punkte auszurichten, was nicht hilfreich ist. Danke für deine Hilfe dabei! – pr1g11

Okay, nach ein bisschen Stochern ... Ich habe eine sehr sehr sehr hässliche Lösung gefunden .. hehe – zwep

Danke für deine Hilfe. Gibt es eine Möglichkeit, sie an den Enden der Linien neu auszurichten? – pr1g11

Hinzufügen von Beschriftungen zu berechneten stat_smooth Zeilen ggplot geom_dl

Antwort

Verwandte Themen