Mit dem GGally-Paket (und ggplot2) -Paket in R

Question

kann kein paralleles Koordinaten-Diagramm übereinander gelegt werden. Ich verwende die ggparcoord() -Funktion des GGally-Pakets in R, um ein Parallel-Koordinaten-Diagramm der Iris-Daten zu erstellen (vorhanden in R). . Ich benutzte den folgenden Code

ggparcoord(data=iris, columns=1:4 , groupColumn=5,alpha=I(0.3))+theme_light()+theme(legend.position="none").

Jetzt habe ich den Mittelwert der vier Variablen (Kelchblattlänge, Kelchblattbreite, Blütenblattlänge, Blütenbreite) getrennt für die drei Arten (setosa, versicolor, virginica) berechnet und mit diesen Informationen eine erstellt neue Daten.

Hier werden die Daten (I haben die Daten genannt als med)

|Sepal.Length| Sepal.Width |Petal.Length | Petal.Width | Species 
----------------------------------------------------------------- 
    |   5 |   3.4 |  1.5 | 0.2  | 1 
    |  5.9 |   2.8 |  4.35 | 1.3  | 2 
    |  6.5 |   3  |  5.55 |  2  | 3   

Hier 1 setosa, 2 bezeichnet versicolor und 3 bezeichnet virginica. Mit diesen Daten habe ich erneut ein Parallel-Koordinaten-Diagramm erstellt. Der Code lautet:

ggparcoord(data=med,columns=1:4, groupColumn=5)+theme_light().

Ich möchte nun diese Handlung über die vorherige Handlung überlagern. Um dies zu tun, versuchte ich mit

p<-ggparcoord(data=iris, columns=1:4 , groupColumn=5,alpha=I(0.3)) p+ggparcoord(data=med,columns=1:4, groupColumn=5)+theme_light().

Aber das gibt mir einen Fehler des folgenden Typs

„Fehler: Sie wissen nicht, wie man ein Grundstück hinzuzufügen o“.

Bitte helfen Sie mir, dieses Problem zu lösen.

Vielen Dank im Voraus für die Zeit zu nehmen, um auf meine Frage zu sehen.

Souradeep

Answer 1

In diesem Fall müssen Sie einen Datensatz erstellen, die sowohl Ihre zusammenfassenden Informationen und die Rohdaten kombiniert. Ich verwende dplyr, um die Zusammenfassung nach Spezies zu erstellen, geben Sie einen alpha Wert ein, binden Sie sie dann mit dem ursprünglichen iris Datensatz mit einem zusätzlichen alpha Wert zurück.

Das resultierende Diagramm zeigt die Rohdaten als sehr transparent und den zusammengefassten Median als nicht transparent an. Sie können dies für Linientyp anpassen, Farbe usw.

library(dplyr) 
library(GGally) 
library(ggplot2) 

med <- iris %>% 
    group_by(Species) %>% 
    summarise_each(funs(median)) %>% 
    mutate(alpha = 1) %>% 
    bind_rows(mutate(iris, alpha = 0.1)) 

ggparcoord(data = med, columns = 2:4 , groupColumn = 1, alpha = "alpha") + 
    theme_light() + 
    theme(legend.position="none")