2017-05-19 1 views
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Ich habe kürzlich eine Studie über globale Bildung durchgeführt und die folgende Grafik ist ein wichtiger Plot meiner Forschung.Wie wird das folgende ggplot2-Diagramm angepasst?

motivation-performance of education

ggplot(sam_data,aes(JOY,PV)) + 
    geom_line(aes(colour = Individualism))+ 
    facet_grid(occupation~as.factor(Gender)) + 
    theme(legend.key.height = unit(2.0,"cm"),legend.text = element_text(size = 5,face = "plain")) + 
    scale_color_continuous("Individualism",labels=sam_data$country,breaks =sam_data$Individualism)+ 
    geom_smooth() 

Und das Problem ist offensichtlich:

1) Die Korrelationslinie von verschiedenen Ländern ist alles in einer Zeile kombiniert, anstelle verschiedener Linien, wenn sie in Geschlecht und Beruf segmentiert.

2) Die Legende ist ein Durcheinander, da ich die Länder zeigen möchte, die ihrem Individualismus entsprechen. Allerdings habe ich versucht, viele Parameter der Legende anzupassen und es hat nicht so viel funktioniert.

3) Auch weiß ich nicht, wie man die weiße Lücke löscht, die vom Parameter breaks erzeugt wird. Irgendwelche Gedanken wären großartig!

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Bitte geben Sie einen reproduzierbaren Beispieldatensatz an. – www

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Es tut mir wirklich leid, @ ycw, weil das Papier nicht veröffentlicht wurde, Daten konnten nicht geteilt werden, wie von meinem Chef gefordert, ich weiß, es wäre schwierig für Sie, Hilfe anzubieten, so dass alle Ideen oder Hinweise hilfreich wären. Danke für dein Verständnis. – exteralvictor

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Eine kleine Teilmenge Ihrer Daten wäre hilfreich. Manchmal erstellen die Leute sogar gefälschte Daten als Beispiele, um die Charakteristik und Art der Daten darzustellen. Kein Grund zum Mitleid. Ich möchte nur die Chance erhöhen, dass Sie nützliches Feedback bekommen. – www

Antwort

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Ich habe das zweite Problem durch Einstellen der aes Parameter in ggplot Funktion gelöst. Der neue Code von mir lautet wie folgt:

ggplot(sam_data,aes(JOYSCIE,PV1SCIE,group = CNTRYID)) + 
geom_point(aes(color = Individualism.comp4))+ 
facet_grid(recode.OCOD3~as.factor(Gender0women1men)) + 
theme(legend.key.height = unit(3.0,"cm"),legend.text = element_text(size = 5,face = "plain")) + 
scale_color_gradientn("Individualism",labels=sam_data$CNTRYID,breaks =sam_data$Individualism.comp4,colors = rainbow(4))+ 
scale_x_continuous(limits = c(-2,2)) 
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