ggplot2에서 매핑이 안정적인 범주형 변수에 색상을 할당하는 방법은 무엇입니까?

ggplot2에서 매핑이 안정적인 범주형 변수에 색상을 할당하는 방법은 무엇입니까?

저는 지난 한 달 동안 R과 함께 속도를 내고 있습니다.

여기 제 질문이 있습니다.

ggplot2에서 매핑이 안정적인 범주형 변수에 색상을 할당하는 좋은 방법은 무엇입니까?하위 집합이 서로 다르고 범주형 변수의 수가 서로 다른 그래프 집합에 걸쳐 일관된 색상이 필요합니다.

예를들면,

plot1 <- ggplot(data, aes(xData, yData,color=categoricaldData)) + geom_line()

categoricalData레벨이 5개입니다.

그리고 나서.

plot2 <- ggplot(data.subset, aes(xData.subset, yData.subset, 
                                 color=categoricaldData.subset)) + geom_line()

categoricalData.subset레벨이 3개입니다.

그러나 두 집합 모두에 있는 특정 수준은 다른 색상으로 끝나므로 그래프를 함께 읽는 것이 더 어려워집니다.

데이터 프레임에 색상 벡터를 만들어야 합니까?아니면 카테고리에 특정 색상을 할당하는 다른 방법이 있습니까?

OP의 정확한 예와 같은 간단한 상황에 대해서는 티에리의 답변이 최고라는 것에 동의합니다.그러나 하나의 큰 데이터 프레임을 부분 집합화하여 모두 얻을 수 있는 것은 아니지만 여러 데이터 프레임에서 일관된 색상 체계를 유지하려고 할 때 더 쉬워지는 또 다른 접근 방식을 지적하는 것이 유용하다고 생각합니다.여러 데이터 프레임에서 요인 수준을 관리하는 것은 각 파일에 모든 요인 수준이 표시되지 않고 별도의 파일에서 끌어오는 경우에 번거로울 수 있습니다.

이 문제를 해결하는 한 가지 방법은 다음과 같이 사용자 지정 수동 색상표를 만드는 것입니다.

#Some test data
dat <- data.frame(x=runif(10),y=runif(10),
        grp = rep(LETTERS[1:5],each = 2),stringsAsFactors = TRUE)

#Create a custom color scale
library(RColorBrewer)
myColors <- brewer.pal(5,"Set1")
names(myColors) <- levels(dat$grp)
colScale <- scale_colour_manual(name = "grp",values = myColors)

그런 다음 필요에 따라 그림에 색상표를 추가합니다.

#One plot with all the data
p <- ggplot(dat,aes(x,y,colour = grp)) + geom_point()
p1 <- p + colScale

#A second plot with only four of the levels
p2 <- p %+% droplevels(subset(dat[4:10,])) + colScale

첫 번째 그림은 다음과 같습니다.

두 번째 그림은 다음과 같습니다.

이렇게 하면 각 데이터 프레임이 적절한 수준인지 기억하거나 확인할 필요가 없습니다.

나는 말쿡이 그의 논평에서 지적한 것과 같은 상황에 있습니다: 불행히도 티에리의 답변은 ggplot2 버전 0.9.3.1과 작동하지 않습니다.

png("figure_%d.png")
set.seed(2014)
library(ggplot2)
dataset <- data.frame(category = rep(LETTERS[1:5], 100),
    x = rnorm(500, mean = rep(1:5, 100)),
    y = rnorm(500, mean = rep(1:5, 100)))
dataset$fCategory <- factor(dataset$category)
subdata <- subset(dataset, category %in% c("A", "D", "E"))

ggplot(dataset, aes(x = x, y = y, colour = fCategory)) + geom_point()
ggplot(subdata, aes(x = x, y = y, colour = fCategory)) + geom_point()

다음은 첫 번째 그림입니다.

그리고 두 번째 수치:

우리가 볼 수 있듯이 색상은 고정되어 있지 않습니다. 예를 들어 E는 자홍색에서 파란색으로 전환됩니다.

말쿡이 그의 논평에서 제안한 것처럼 그리고 해들리가 그의 논평에서 제안한 것처럼.limits올바르게 작동합니다.

ggplot(subdata, aes(x = x, y = y, colour = fCategory)) +       
    geom_point() + 
    scale_colour_discrete(drop=TRUE,
        limits = levels(dataset$fCategory))

에는 다음과 같은 올바른 수치가 나와 있습니다.

의 출력입니다.sessionInfo():

R version 3.0.2 (2013-09-25)
Platform: x86_64-pc-linux-gnu (64-bit)

locale:
 [1] LC_CTYPE=en_US.UTF-8       LC_NUMERIC=C              
 [3] LC_TIME=en_US.UTF-8        LC_COLLATE=en_US.UTF-8    
 [5] LC_MONETARY=en_US.UTF-8    LC_MESSAGES=en_US.UTF-8   
 [7] LC_PAPER=en_US.UTF-8       LC_NAME=C                 
 [9] LC_ADDRESS=C               LC_TELEPHONE=C            
[11] LC_MEASUREMENT=en_US.UTF-8 LC_IDENTIFICATION=C       

attached base packages:
[1] methods   stats     graphics  grDevices utils     datasets  base     

other attached packages:
[1] ggplot2_0.9.3.1

loaded via a namespace (and not attached):
 [1] colorspace_1.2-4   dichromat_2.0-0    digest_0.6.4       grid_3.0.2        
 [5] gtable_0.1.2       labeling_0.2       MASS_7.3-29        munsell_0.4.2     
 [9] plyr_1.8           proto_0.3-10       RColorBrewer_1.0-5 reshape2_1.2.2    
[13] scales_0.2.3       stringr_0.6.2 

이건 오래된 게시물이지만, 저는 이 질문에 대한 답을 찾고 있었습니다.

다음과 같은 방법을 시도해 보는 것은 어떻습니까?

scale_color_manual(values = c("foo" = "#999999", "bar" = "#E69F00"))

만약 당신이 범주적인 가치를 가지고 있다면, 저는 이것이 작동하지 말아야 할 이유를 모르겠습니다.

조란의 매우 유용한 답변을 바탕으로 부울 인자에 대한 안정적인 색상 척도를 위한 이 솔루션을 생각해 낼 수 있었습니다.TRUE,FALSE).

boolColors <- as.character(c("TRUE"="#5aae61", "FALSE"="#7b3294"))
boolScale <- scale_colour_manual(name="myboolean", values=boolColors)

ggplot(myDataFrame, aes(date, duration)) + 
  geom_point(aes(colour = myboolean)) +
  boolScale

ColorBrewer는 이진 색 척도에 큰 도움이 되지 않으므로 필요한 두 가지 색을 수동으로 정의합니다.

여기서myboolean의 열 이름입니다.myDataFrameTRUE/FALSE 요인을 고정합니다. date그리고.duration이 예제에서 그림의 x 및 y 축에 매핑할 열 이름입니다.

가장 쉬운 해결책은 부분 집합을 설정하기 전에 범주형 변수를 요인으로 변환하는 것입니다.결론은 모든 부분 집합에서 수준이 완전히 동일한 요인 변수가 필요하다는 것입니다.

library(ggplot2)
dataset <- data.frame(category = rep(LETTERS[1:5], 100), 
    x = rnorm(500, mean = rep(1:5, 100)), y = rnorm(500, mean = rep(1:5, 100)))
dataset$fCategory <- factor(dataset$category)
subdata <- subset(dataset, category %in% c("A", "D", "E"))

문자 변수 포함

ggplot(dataset, aes(x = x, y = y, colour = category)) + geom_point()
ggplot(subdata, aes(x = x, y = y, colour = category)) + geom_point()

요인 변수 포함

ggplot(dataset, aes(x = x, y = y, colour = fCategory)) + geom_point()
ggplot(subdata, aes(x = x, y = y, colour = fCategory)) + geom_point()

언급URL : https://stackoverflow.com/questions/6919025/how-to-assign-colors-to-categorical-variables-in-ggplot2-that-have-stable-mappin